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属性约简结合GWO-SVC的乳腺恶性肿瘤数据诊断研究

周孟然 卞凯 刘卫勇 陈焱焱 胡锋 来文豪 闫鹏程

计算机应用与软件2019，Vol.36Issue(8)：155-159,234,6.
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计算机应用与软件2019，Vol.36Issue(8)：155-159,234,6.DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2019.08.027

属性约简结合GWO-SVC的乳腺恶性肿瘤数据诊断研究

DIAGNOSTIC STUDY ON ATTRIBUTE REDUCTION COMBINED WITH GWO-SVC DATA FOR BREAST MALIGNANT TUMORS

周孟然 1卞凯 1刘卫勇 2陈焱焱 3胡锋 1来文豪 1闫鹏程1

作者信息

  • 1. 安徽理工大学电气与信息工程学院 安徽 淮南 232001
  • 2. 中国科学技术大学附属第一医院(安徽省立医院) 安徽 合肥 230001
  • 3. 合肥博谐电子科技有限公司 安徽 合肥 230088
  • 折叠

摘要

关键词

灰狼优化/递归特征消去/支持向量分类/乳腺恶性肿瘤/模式识别

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

周孟然,卞凯,刘卫勇,陈焱焱,胡锋,来文豪,闫鹏程..属性约简结合GWO-SVC的乳腺恶性肿瘤数据诊断研究[J].计算机应用与软件,2019,36(8):155-159,234,6.

基金项目

安徽省自然科学基金青年项目(1808085QE157) （1808085QE157）

安徽省科技重大专项(18030801134). （18030801134）

计算机应用与软件

OA北大核心CSTPCD

1000-386X

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