基于支持向量机的乳腺癌辅助诊断

采用支持向量机、K-近邻法(K-Nearest Neighbor,K-NN)、概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN),结合乳腺肿瘤的细针穿刺细胞病理学临床数据诊断乳腺癌.结果表明:当使用sigmoid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96.24%,优于K-NN(95.37%),PNN(95.09%)等分类器,表明该方法有望成为一种实用的乳腺癌临床辅助诊断工具.     

支持向量机在地震预测中的应用

利用支持向量机分析了发生在美国加州中部的2次6级以上地震的震前大地脉动.通过对离地震最近的3个地震台站的地震数据进行震前大地脉动分析,结果表明:支持向量机能有效地区分震前大地异常脉动和平静时期的大地脉动,并且随着地震的临近预报准确率逐渐增加;2次地震的震前大地异常脉动分别始于地震前48 h和12 h.分析了加州CI地震台网内的14个地震台站记录的2003年12月22日发生在加州中部的6.4级地震所观测的震前脉动数据,发现处在震中附近的12个地震台站均观测到震前大地的异常脉动,且距离震中附近的断层越近,监测到震前脉动异常的几率越大.对3个观测站进行连续监测,结果表明:监测到大地震(M≥5)所引发的震前脉动异常的概率大于小地震(M＜5).因此,该方法有望发展成为地震预报的一种有效手段.     

中药组方的计算机辅助分类与识别

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（Falsepositive）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．