【摘 要】
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从领域问题中提取的原始特征进行某种矢量空间变换如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、独立分量分析(ICA)和基于核的方法可能会改进分类器分类性能。基于多元数据的星点图表示方法,提出了一种新的可视化的图形特征提取方法———星点图重心图形特征。对星点图图表示中存在的特征排序影响图表示的问题进行了研究,提出了基于改进的遗传算法(GA)的特征排序。乳腺癌和糖尿病等生物医学数据集在遗传算法特征排序
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从领域问题中提取的原始特征进行某种矢量空间变换如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、独立分量分析(ICA)和基于核的方法可能会改进分类器分类性能。基于多元数据的星点图表示方法,提出了一种新的可视化的图形特征提取方法———星点图重心图形特征。对星点图图表示中存在的特征排序影响图表示的问题进行了研究,提出了基于改进的遗传算法(GA)的特征排序。乳腺癌和糖尿病等生物医学数据集在遗传算法特征排序下的重心图形特征的分类结果都超过了公认的模式识别网站上的报道,也优于传统的矢量空间的特征提取方法下得到的
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在车牌识别系统中,传统的模板匹配算法处理时间长,对笔画缺失或断裂的字符识别效果不好。为此本文提出一种基于多模板的匹配算法,首先构建三种类型的模板库,并在构建好的多模板库上进行模板匹配,整个过程采用分块匹配的方法来加速模板匹配的过程。
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提出了一种结合区域预测与视觉注意模型化计算的快速目标检测方法.通过分析图像近似均匀的3个水平子区域的方向特征图之灰度比率,灰度特征图之信息熵和子区域位置,建立了目标区域预测的判定准则.同时,通过优选特征和优化特征图之权重,改进了视觉注意计算模型.对于一幅待检测图像,根据区域预测的判定准则,实现目标区域的快速预测,并利用改进的视觉注意计算模型对目标区域进行视觉注意计算,实现特定目标的快速精确定位.实
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目的:医学影像在获取、存储、传输过程中会不同程度地受到噪声污染,这极大影像了其在临床诊疗中的应用。为了有效地滤除医学影像噪声,提出了一种混合滤波算法。方法:该算法首先将含有高斯和椒盐噪声的图像进行形态学开运算,然后对开运算后的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数。保留低频系数不变,将高频系数经过维纳滤波器进行滤波,最后进行小波系数重构。结果:采用该混合滤波算法、小波阈值去噪、中值滤波、
本文面向生物信息学中一类重要问题———模式选择问题展开研究。针对模式选择过程中,算法复杂度高以及最佳模式量个数难以确定的问题,提出一种基于互信息(MI)理论实现模式选择,基于模糊神经的模式子集评价准则实现最佳模式量选择的算法。该算法基于模式信息与类别信息之间的相关程度,以及各子模式之间的冗余程度实现模式选择;基于模糊模式指标完成特征模式子集评价。实验数据采用数据挖掘后的小鼠基因表达数据(来自Lei