辅助诊断
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基于支持向量机的乳腺癌组织电阻抗诊断系统
本项目旨在利用支持向量机（SVM）算法对乳腺组织的电阻抗特性进行深度分析与自动分类诊断。其核心功能是根据乳腺组织在不同电信号频率下的阻抗值、相位角、电导及电抗等物理参数的变化规律，精准识别组织样本的健康状态。该系统的实现基于以下关键特性：首先，SVM 专门针对小样本问题而提出，其核心在于结构风险最小化原则，使其可以在乳腺癌临床样本有限的情况下获得极高的泛化能力和最优分类解；其次，SVM 算法在数学实现上最终将转化为一个凸二次规划问题，从理论严谨性上保证了可以搜索到全局最优解，从而彻底解决了传统 BP 神经
