结合信息能度量的核形态差异学习

	结合信息能度量的核形态差异学习
	刘松华; 丁彩英; 刘建生
刊名	计算机应用研究
	2012-04-15
期号	4 页码:1341-1344
关键词	图像分类核方法降噪形态差异
其他题名	结合信息能度量的核形态差异学习
中文摘要	利用核映射及非局部均值降噪特性构造相似性度量,即信息能度量。通过对细胞表型图进行特征映射并结合信息能度量得到图像特征的形态差异目标函数,依据梯度上升优化获取最优度量矩阵,建立基于核方法的形态差异学习模型。该模型特点在于:不仅考虑了各类样本的相似性,同时在降低噪声影响形态差异学习的过程中充分利用了图像的高阶统计量和非线性特征。实验结果表明,该核化算法灵敏度更高,且具有较好的鲁棒性,能有效应用于临床诊断。
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://202.201.7.4:8080/handle/262010/102891]
专题	物理科学与技术学院_期刊论文
推荐引用方式 GB/T 7714	刘松华,丁彩英,刘建生. 结合信息能度量的核形态差异学习[J]. 计算机应用研究,2012(4):1341-1344.
APA	刘松华,丁彩英,&刘建生.(2012).结合信息能度量的核形态差异学习.计算机应用研究(4),1341-1344.
MLA	刘松华,et al."结合信息能度量的核形态差异学习".计算机应用研究 .4(2012):1341-1344.