【摘 要】
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不同模式分类算法具有性能各异的特征参数及识别效果，至今缺乏普适的评估和优选方法．文中尝试将临床诊断受试者操作特性（receiver operation characteristic，ROC）曲线应用于人工神
【机 构】
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天津大学生物医学工程与科学仪器系,北京交通大学生物医学工程系
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不同模式分类算法具有性能各异的特征参数及识别效果，至今缺乏普适的评估和优选方法．文中尝试将临床诊断受试者操作特性（receiver operation characteristic，ROC）曲线应用于人工神经网络（artificial neural network，ANN）的参数优化与支持矢量机（support vector machine，SVM）的性能比较．试用结果表明，ROC曲线能兼顾灵敏度和特异性要求以综合评价分类器的识别性能；ROC曲线下面积作为量化指标可以直观有效地帮助优选分类阈值和比较不同分
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