ect系统轮换对称svm图像重建改进算法

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1、ECT系统轮换对称SVM图像重建改进算法　　0引言

2、brstyle="color:rgb(51,51,51);font-family:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;achines，SVM）作为机器学习的一个热点领域，具有良好的泛化能力以及较好的分类精确性，为ECT图像重建提供了有力的手段.

3、t-size:16px;line-height:28px;-metricalpartitionsupportvectormachine）算法，并使其应用到ECT系统，采用CSPSVM算法，将大样本矩阵按ECT系统结构旋转对称分块，针对某一分块单元，从全局样本矩阵中选出适合这一单元的小样本组合，通过训练可得到最佳模型.

4、tica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;fo

5、nt-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;个样本，将其分为训练样本集和预测样本集.SVM通过训练样本集进行学习后，便可对预测样本集进行分类.

6、ht:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px

7、;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;es;132，阈值为200.CSPSVM算法步骤如下：

8、ht:28px;ily:微软雅黑,Helvetica;font-size:16px;line-height:28px;es;8.则管道截面n个单元水油分布组合为2，即可以有2个样本，而根据轮换对称性实际上不重复的样本数应为：