重庆大学基础及应用基础研究基金(71341103)
- 作品数：4 被引量：21H指数：4
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- 相关机构：重庆大学重庆师范大学新加坡国立大学更多>>
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- 相关领域：医药卫生生物学更多>>
- 基于人体血液常/微量元素含量的SVM癌症辅助诊断被引量：7
- 2007年
- 支持向量机(Support vector machine,SVM)分类方法在实际二类分类问题的应用中显示出良好的学习和泛化能力,已被广泛地应用于许多研究领域。我们以癌症病人血液中6种元素(Ba,Ca,Cu,Mg,Se,Zn)的含量为研究对象,将SVM、最近邻法、决策树C4.5及人工神经网络等方法用于癌症病人和正常人的分类研究。研究表明:除C4.5的分类准确率保持不变之外,对数据的归一化处理能够提高SVM、KNN、ANN的分类效果。当使用线性核函数时,SVM通过5次交叉验证的最优平均分类准确率达到了95.95%,优于KNN(93.24%)、C4.5(79.93%)及ANN(94.59%)等分类器,表明该方法有望成为一种实用的癌症临床辅助诊断手段。
- 袁前飞蔡从中肖汉光刘兴华温玉锋孔春阳
- 关键词：支持向量机微量元素癌症诊断
- 支持向量机程序SVMProt预测SARS病毒蛋白质的功能被引量：4
- 2003年
- 对SARS冠状病毒蛋白质功能的有效识别将有利于促进SARS传染病治疗药物的开发。应用基于支持向量机原理的SVMProt程序识别SARS冠状病毒蛋白质的功能,通过对SARS冠状病毒中2个已知功能的蛋白质功能的成功预测,说明SVMProt能够有效地应用于SARS冠状病毒蛋白质及其他种类蛋白质的功能预测。对SARS冠状病毒中至今仍未知其功能的蛋白质ORF13的功能进行了预测,结果显示ORF13是一种可能与DNA结合的核蛋白并兼有病毒体内结构蛋白的功能。
- 蔡从中韩连漪王万录陈宇综
- 关键词：非典蛋白质功能蛋白质功能预测支持向量机
- 基于支持向量机的乳腺癌预后状态预测和疗效评估被引量：4
- 2007年
- 乳腺癌是危害妇女健康的主要恶性肿瘤。目前基因与疾病关系的研究取得了一系列的成果,使得利用乳腺癌患者的基因信息来预测预后状态和评估治疗效果成为了可能。支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法在实际二类分类问题的应用中显示出良好的学习和泛化能力,已被广泛地应用于诸多研究领域。本文采用支持向量机SVM、K-近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)、概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)、决策树(decision tree,DT)分类器,结合乳腺癌患者基因数据来预测患者的预后状态和评估治疗效果。结果表明:当使用高斯径向基核函数时,SVM通过5次交叉验证的最佳平均分类准确率达到了88.44%,优于K-NN(81.69%)、PNN(80.68%)和DT(71.19%)等分类器,表明该方法有望成为一种有效、实用的乳腺癌预后状态预测和治疗效果客观评价的工具。
- 袁前飞蔡从中肖汉光刘兴华孔春阳
- 关键词：支持向量机乳腺癌预后
- 中药组方的计算机辅助分类与识别被引量：6
- 2006年
- 应用支持向量机(SVM)在中药药方的识别和新中药药方的预测方面进行了有益的探索.介绍了支持向量机的应用领域,以及多味传统中药组方的数据样本的收集、草药的特征向量构造方法,给出了SVM★对4味-10味复方的训练及测试结果等.被预测为假阳性(False positive)的样本极有可能是迄今为止人们尚未发现的新药药方,因此将具有提供给中医药学者进行进一步研究的价值.
- 蔡从中袁前飞肖汉光刘兴华孔春阳
- 关键词：传统中药药方支持向量机
