【摘 要】
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红斑鳞状皮肤病的诊断是皮肤病科的一个难题，针对这一问题，提出一种基于混合粒子群的支持向量机（SVM）模型HAPSO-SVM来提高红斑鳞状皮肤病的诊断精度。模型考虑了特征选择机制和参
【机 构】
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长春理工大学光电信息学院,长春市信息中心
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红斑鳞状皮肤病的诊断是皮肤病科的一个难题，针对这一问题，提出一种基于混合粒子群的支持向量机（SVM）模型HAPSO-SVM来提高红斑鳞状皮肤病的诊断精度。模型考虑了特征选择机制和参数优化两者对 SVM模型起着同等重要的作用，使用自适应的混合粒子群算法（HAPSO）同步实现特征选择机制和 SVM的参数寻优，同时设计的线性加权多目标函数综合考虑了分类准确率和支持向量个数，从而提高了算法的准确率和效率。结果表明，提出的模型不仅获得了较少的支持向量个数，找出了红斑鳞状皮肤病紧密相关的特征，并且得到了很高的分类准确
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