期刊简介
《新疆医科大学学报》(汉文版)原名《新疆医学院学报》，为新疆医科大学主办的医学综合性学术期刊。1978年创刊，季刊，2003年改为双月刊，2005年改为月刊。国内外公开发行，刊号：ISSN 1009-5551，CN 65-1204/R。2012年本刊入选中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊)，已被《中文科技期刊数据库》、《中国生物医学数据库》、《美国化学文摘》、美国《乌利希国际期刊指南》、《中国核心期刊数据库》、《中国期刊全文数据库》、《万方数据库》、《中国学术期刊综合评价数据库》等权威数据库和《中国期刊网》全文收录。2012年11月《新疆医科大学学报》获得教育部科技发展中心中国科技论文在线优秀期刊二等奖。
本刊接受全国各医药高等院校及医院教学、医疗、科研人员在医疗、科研和边缘学科等领域的研究成果及综述性文章。主要栏目设有：专题研究、临床医学研究、基础医学研究、药学研究、公共卫生学与预防医学、中医中药、护理园地、综述和医学教育。凡国家、省部级基金资助项目或获奖成果论文，经审稿通过后将优先发表。欢迎投稿和订阅!
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首页>新疆医科大学学报杂志
- 杂志名称：新疆医科大学学报杂志
- 主管单位：新疆医科大学
- 主办单位：新疆医科大学
- 国际刊号：1009-5551
- 国内刊号：65-1204/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：国家教育部优秀科技期刊三等奖期刊收录：国家图书馆馆藏, 上海图书馆馆藏, CA 化学文摘(美), 万方收录(中), 知网收录(中), 维普收录(中)
KNN 分类器在新疆维吾尔药材图像分类中的应用
木拉提·哈米提；张岁霞；严传波；阿布都艾尼·库吐鲁克；孙静；艾赛提·买提木沙；员伟康；杨芳；伊利扎提·阿力甫；孔喜梅
关键词：KNN 分类器, 灰度-共生矩阵, Tamura 纹理特征, 图像分类
摘要：目的：探讨 K 近邻结点算法（k-Nearest Neighbor algorithm，KNN）分类器在新疆维吾尔药材图像分类中的应用。方法采用 KNN 分类器对新疆维吾尔药材图像的灰度-梯度共生矩阵特征和 Tamura 纹理特征进行判别分类。选取训练样本为80、100、120的3个训练集，训练并得到优 K 值，并分别在测试样本为120、100、80的3个测试集中验证结果。结果K 值越小（3～13），KNN 分类器对叶类图像分类准确率越高；K 值越大（63～71），KNN 分类器对花类图像分类准确率越高。当 K 值取3～13时，120、100、80的3个测试集中叶类图像的平均分类准确率分别为94．72％、89．45％、82．61％；K 值取63～79时，120、100、80的3个测试集中花类图像的平均分类准确率分别为74．71％、72．79％、76．55％。结论KNN 分类器可为新疆维吾尔药材图像类型判断提供一定的依据，为新疆维吾尔药材图像检索系统的检索精度的提升奠定了基础。
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