摘要
本文探讨采用一种基于粗糙集与支撑向量机概率输出相结合的方法研究中医舌象的多特征融合。通过粗糙集理论对舌象样本集进行二次整理,得到新的样本集(包括确定样本集和不确定样本集),在此基础上设计基于概率输出的SVM分类器。这样根据舌象的特征可以得出其属于融合目标的概率,为中医基于舌象的辅助诊断提供了量化依据,同时为中医四诊融合奠定了基础。
Multi - feature fusion of tongue manifestation is studied, using the rough set and SVM probability output, The samples are divided into two new groups： defined group, and uncertain group, The support vector machine classifier that produces probability is trained to the re -classified samples. The method is able to produce the probability needed for characterizing each group, and is desirable for studying the fusion of four diagnosis methods.
出处
《世界科学技术-中医药现代化》
2007年第5期122-128,共7页
Modernization of Traditional Chinese Medicine and Materia Medica-World Science and Technology
基金
国家自然科学基金重点项目(60431020):中医关键诊断信息获取与处理理论与技术研究
北京市自然科学基金(3052005):中医舌诊形态特征自动分析方法的研究
国家自然科学基金仪器专项(60227101)
中医舌象分析仪的研制
国家自然科学基金面上项目(60301003)
面向中医诊断的舌象分析技术的研究
关键词
舌象
信息融合
粗糙集
支撑向量机
概率输出
tongue manifestation
information fusion
roughness database
support vector machine
probability output
