支持向量机方法在《伤寒论》方分类建模中的应用

被引：9

作者：

孙燕 ^{[1
]}

臧传新 ^{[2
]}

任廷革 ^{[1
]}

李宇航 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京中医药大学

[2] 聊城大学计算机学院

来源：

关键词：

支持向量机; 分类; 《伤寒论》;

D O I：

暂无

中图分类号：

R222 [伤寒、金匮（伤寒杂病论）];

学科分类号：

摘要：

<正>支持向量机(Suport Vector Machine,SVM)方法是20世纪90年代出现的一种新的分类方法,已初步表现出很多优于已有方法的性能。有人把SVM方法与其他16种已有的方法作了系统的比较,

引用

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页数：2

共 5 条

冯汉中 ;

陈永义 ;

不详 .

[2] SVM在文本自动分类中的应用 [J].

杨晓懿 ;

刘嘉勇 ;

陈淑敏 .

[3] 基于支持向量机的人脸识别 [J].

唐述敏 ;

方景龙 .

[4] SVMs在基因表达谱数据分析中的应用 [J].

吴骋 ;

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[5]

The Nature of Statistical Learning Theory. Vapnik VN. Springer-Verlag . 2000