【摘 要】
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研究了人工智能辅助诊断的支持向量机模型，构造了支持向量机疾病确诊模型，设计了症状规范化、从识别域可信度知识规则到SVM分类器训练数值样本的转移方法、样本预处理、SVM模型
【机 构】
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湖南文理学院计算机科学与技术学院,湖南文理学院经济与管理学院,湖南文理学院生命科学学院
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研究了人工智能辅助诊断的支持向量机模型，构造了支持向量机疾病确诊模型，设计了症状规范化、从识别域可信度知识规则到SVM分类器训练数值样本的转移方法、样本预处理、SVM模型构造、训练、确诊的过程及方法，以羊为例开展模型和专家的对比实验。实验数据表明，SVM方法能获得85％以上的诊断正确率，具备较好诊断效果。
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