【摘 要】
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为了提高肺结节良恶性诊断中的分类准确度,提出了一种L1/L2范数约束的极限学习机(L1/L2-ELM)分类算法.将结节的方向梯度直方图(HOG)特征作为输入,通过调整后的结构自适应求解
【基金项目】
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广东省高校省级重点平台和重大科研项目特色创新项目(2015GXJK151);广东省高校省级重点平台和重大科研项目特色创新项目(2015KTSCX148);信息全生命周期人才培养教学团队(GDJX2017005);自动化特色专业(GDJX2017002)
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为了提高肺结节良恶性诊断中的分类准确度,提出了一种L1/L2范数约束的极限学习机(L1/L2-ELM)分类算法.将结节的方向梯度直方图(HOG)特征作为输入,通过调整后的结构自适应求解出最优权重参数,最后进行分类处理并得出分类结果.对456例肺部图像进行了实验,结果表明,其分类准确度达到94.12%,与其他分类算法相比,改进的ELM分类算法能得到更高的分类准确率.
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