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摘要
最小平方误差方法(Least Square Error,MSE)因其在对模式分类中所具备的有效性和高效性,在模式识别领域得到广泛的应用。同时基于核方法的非线性理论的不断成熟,针对医学图像识别通常存在的非线性可分问题,提供了一种有效的解决途径。本文将两者结合,并针对MSE中存在的投影向量"超定"的问题加以分析和改进,提出了这种基于核理论的最小模最小平方误差方法(Kernel Minimal Mean Square Error,KMNMSE),并建立了一种一般的MNMSE分类器模型。最后通过在CT医学图像上做了大量的实验,实验结果与其他方法的比较,验证了本文所提出方法的有效性。
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