刘国栋
- 作品数：2 被引量：8H指数：1
- 供职机构：南开大学计算机与控制工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于SVM方法的神经网络呼吸音识别算法被引量：7
- 2014年
- 提出了一种神经网络的SVM(支持向量机)呼吸音识别算法,将通过小波分析得到的呼吸音特征输入神经网络,作为SVM方法的特征输入,对训练样本进行训练,再对测试样本进行分类识别。对于呼吸音反映的3种状态(正常、轻度病变和重度病变)进行了识别,同时与K最近邻(KNN)方法进行比较。实验结果表明,SVM方法具有较高的识别精度,能够对呼吸音状态进行识别,同时在此领域也验证了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题。提示基于SVM方法的神经网络呼吸音识别算法有较好的精度,可为身体局域网技术提供信息处理的有效算法。
- 刘国栋许静
- 关键词：支持向量机小波分析神经网络
- 基于隐含信息的半监督学习方法研究被引量：1
- 2015年
- 研究了基于隐含信息的半监督学习方法,并将该方法应用于支持向量机和随机森林模型。利用UCI数据库中的数据验证了基于此方法的支持向量机和随机森林的精度。在此基础上,将此种方法应用于肺音识别领域,利用实际的肺音数据对此方法处理实际问题的效果进行了验证,同时实验分析了无标记样本的数量以及质量对此方法的影响。
- 刘国栋许静张国兵
- 关键词：半监督学习肺音隐含信息
