【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第3期 319-322页,共4页

【作 者】： 李凡 [1] ; 韩胜菊 [1] ; 王铀铀 [2] ; 张丹 [1]

【摘 要】 研究了一种促进贝类疾病诊断过程信息化、智能化的方法。目前我国贝类病害频繁发生，影响贝类疾病诊断的因素较多。由于水质污染，会引起贝类疾病。传统的诊断方法主要是依靠专家。为了能够在众多的影响疾病诊断的因素中，快速确定主要因素，降低对专家的依赖程度，提出了采用支持向量机的贝类疾病诊断系统的研究，可将疾病诊断过程抽象成支持向量机的多分类模型，并通过实验证明了改进方法具有准确率高且方便易用等优点，取得了较好的效果。