基于SVM-CoDOA混合方法的医学诊断
神经与进化计算
2019-02-05 v1 人工智能
摘要
机器学习是人工智能的一个重要子领域，通过有效的方法或技术来训练机器学习技术已成为一项非常关键的任务。近来，研究者尝试使用替代技术来提升机器学习技术的能力。基于上述说明，本研究的目的是引入一种新颖的SVM-CoDOA（认知发展优化算法训练的支撑向量机）系统用于一般医学诊断。具体而言，该系统由一个SVM组成，该SVM由新近开发的优化算法CoDOA训练。众所周知，使用优化算法是训练和提升机器学习技术的一项基本任务。在此意义上，本研究提供了一个面向医学诊断的问题范围，以展示SVM-CoDOA混合结构的有效性。
引用
@article{arxiv.1902.00685,
title = {Medical Diagnosis with a Novel SVM-CoDOA Based Hybrid Approach},
author = {M. Hanefi Calp},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.00685},
year = {2019}
}
备注
9 pages