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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>測試測量>基于先驗知識的支持向量機在圖像分割中的應用

      基于先驗知識的支持向量機在圖像分割中的應用

      2012-07-16 | pdf | 751 KB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      文中在研究現(xiàn)有先驗知識與支持向量機融合的基礎上，針對置信度函數(shù)憑經驗給出的不足，提出了一種確定置信度函數(shù)方法，更好地進行分類。該方法是建立在模糊系統(tǒng)理論的基礎上：將樣本的緊密度信息作為先驗知識應用于支持向量機的構造中，在確定樣本的置信度時，不僅考慮了樣本到所在類中心之間的距離，還考慮樣本與類中其它樣本之間的關系，通過模糊連接度將支持向量與含噪聲樣本進行區(qū)分。文中將基于先驗知識的支持向量機應用于醫(yī)學圖像分割，以加拿大麥吉爾大學的brainWeb模擬腦部數(shù)據(jù)庫提供的不同噪聲的圖像進行實驗，實驗結果表明采用基于先驗知識的支持向量機比傳統(tǒng)支持向量機具有更好的抗噪性能及分類能力。
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