PSO-SVM算法在肝脏B超图像识别中的应用

为提高肝脏B超图像的诊断准确率,研究了将粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和支持向量机(Support Vec-tor Machine,SVM)相结合进行肝脏B超图像识别的方法;该方法首先提取肝脏B超图像的空域和频域的纹理特征,然后运用SVM对108幅肝脏B超图像进行分类,利用PSO算法优化SVM的模型参数,最后将该方法与基于网格搜索法优化的SVM和基于BP神经网络的分类方法进行了对比;实验结果表明,在PSO-SVM算法下,所提取的两种纹理特征相结合能够有效地描述肝脏B超图像,基于粒子群优化算法的支持向量机模型具有较高的识别精度,平均分类准确率达94.44%,这就表明PSO-SVM算法适用于对肝脏B超图像的识别。     

PSO-SVM算法在网络入侵检测中的研究

保证网络运行的安全性,防止外来攻击与破坏,进行准确检测.由于网络入侵具有不确性,针对复杂性和多样性,传统检测方法不能有效对这种特性进行识别,导致目前网络入侵检测准确率低.为了提高网络入侵检测准确率,将粒子群(PSO)算法引入到网络人侵检测中,用优化SVM参数.PSO-SVM将网络入侵检测数据输入到SVM中学习,将SVM参数作为PSO中的粒子,把网络人侵检测准确率作为PSO的目标函数,然后通过粒子之间相互协作得到SVM最优参数,最后对网络入侵数据进行检测并输出网络人侵检测结果.在Matlab平台上采用DRAP网络入侵数据集对PSO-SVM进行仿真.实验结果表明,改进的方法PSO-SVM检测速度快,检测准确率高,为网络安全提供可靠保障.     

基于支持向量机的雷达信号特征的辨识研究

雷达信号处理是现代雷达系统的核心内容之一,其直接影响着雷达系统的适用范围和工作性能等。而对雷达信号的有效识别是对未知雷达信号进行预判的重要组成部分。基于支持向量机(SVM)对四种不同的雷达信号智能辨识,选取径向基核函数(RBF)作为支持向量的非线性映射函数,经过理论推导得出惩罚因子c和核函数参数g是影响其分类性能的重要因素。利用粒子群(PSO)优化SVM的两个重要参数。结果表明,在没有进行参数优化的SVM的分类性能极其不稳定,识别准确率在79.6992%~90.2256%之间,而经过PSO优化的SVM分类准确率高达100%,有效证明了优化方法的有效性,实现了基于PSO优化的SVM雷达信号的准确识别。     

基于自适应均值粒子群算法的SVM参数优化方法

针对传统粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数寻优时的低效问题,运用了自适应均值粒子群算法(Adaptive Mean Particle Swarm Optimization,MAPSO)对SVM参数进行优化(MAPSO-SVM算法).采用自适应策略,引入了余弦函数、非线性动态调整惯性因子,每次进化都根据种群中粒子的适应度值大小将粒子分为3个等级,对每个等级的粒子赋予相应的惯性因子,将PSO算法速度更新方程中的个体历史最优位置和全局最优位置用它们的线性组合代替.分别用SVM、PSO-SVM和MAPSO-SVM算法对UCI中不同数据集进行实验测试,结果表明MAPSO-SVM算法比SVM和PSO-SVM算法的分类效果更好,分类准确率比SVM和PSO-SVM算法分别平均提高了14.7290％和1.8347％,同时与PSO-SVM算法相比,算法的收敛精度和效率更高.     

基于SVM与Inception-v3的手势识别

针对传统机器视觉的手势识别方法识别准确率低,抗干扰能力差等问题,提出了一种基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）手势分割和迁移学习的静态手势识别方法.本文使用SVM和迁移学习方法相结合构建新的手势识别模型,利用SVM对样本进行手势分割,将Inception-v3模型作为卷积神经网络模型基础,对网络参数进行fine-tuning,将预先经过手势分割处理后的样本导入模型训练,调整超参数得到新的最优手势识别模型,并在一定干扰环境下测试,得到测试结果.测试结果表明该方法识别准确率和实时反馈效率均高于传统方法,能高效识别手势,满足实际应用需求.     

基于混合核函数PSO-SVM的初期肝病患者辨识模型研究

以肝脏病人为例,提出将PSO-SVM分类模型用于识别肝病患者.针对单核函数SVM的局限性和改善SVM分类器的非线性处理能力和泛化能力的问题,提出将全局核函数和局部核函数结合的混合核函数应用到SVM模型建模中.然后通过PSO算法对SVM模型的参数寻优,最后利用混合核分类器对与肝功能相关的9种指标进行分类并识别初期肝病患者.该实验结果证明该模型对初期肝病患者的辨识有很好的准确率,可以为医生的诊断提供重要的辅助手段和对患者尤其是初期肝病患者及时发现、及时治疗.     

基于SVM算法的文本分类技术研究

在优化分类技术的研究中,文本特征化后通常具有高维性和不平衡性的特点,导致传统的分类算法准确率不高的问题.针对文本分类器的性能容易受到核函数和参数的影响的问题,为提高文本分类器的准确性.采用支持向量机(SVM)的理论在文本分类技术同时将根据优化的粒子群算法(PSO)引入SVM分类算法中进行优化文本分类器的参数,将分类器的准确率作为PSO算法适应度函数通过粒子移动操作找出最佳参数并用SVM算法进行分类.在文本数据集上的仿真结果表明,与传统的算法相比,经PSO算法优化后的SVM文本分类器的准确性更高,PSO算法是一种有效的优化方法,能广泛应用于文本分类问题.     

基于PSO-SVM的发动机故障诊断研究

针对发动机的故障分类问题,提出了一种基于粒子群(PSO)优化支持向量机(SVM)的发动机故障诊断方法,采用粒子群算法优化支持向量机的惩罚系数C和核宽度系数σ,并在MATLAB环境下对发动机进行故障类别诊断,通过对发动机典型故障的诊断研究表明,采用PSO-SVM算法模型的故障诊断的精确度和效率都得到了提高,该方法与BP神经网络、PSO-BP、标准SVM相比,有较高的分类准确率,准确率可高达100%;与GA-SVM方法相比,诊断效率有所提高,从而验证了该方法在发动机故障诊断中的有效性。     

基于深度置信网络的乳腺肿瘤辅助诊断

乳腺肿瘤的计算机辅助诊断对乳腺肿瘤的诊断和治疗有着重要意义。本文提出一种基于深度置信网络(Deep Belief Network, DBN)的乳腺肿瘤辅助诊断方法。将病人的细胞核图像参数作为深度置信网络的输入,对病人乳腺肿瘤恶性与良性进行判断,并与传统的基于支持向量机、概率神经网络和随机森林模型进行比较。实验结果表明,基于深度置信网络的乳腺肿瘤辅助诊断方法能够进行准确的判断,并且具有较高的准确率。     

基于PSO-SVM的孤立性肺结节良恶性分类研究

为辅助医生诊断孤立性肺结节的良恶性,提出一种针对肺结节的PET/CT影像特征的PSO-SVM分类方法。该方法利用粒子群算法(PSO)对支持向量机(SVM)进行参数搜索,进而选择最合适的参数,得到合适的SVM分类模型。实验表明,利用粒子群优化算法对支持向量机模型中的参数进行优化,可以避免人为选择的随机性,在解决分类问题中有良好的表现。使用此方法得到的分类模型对良恶性肺结节进行分类,平均正确率可达到90%以上,且为医生诊断肺结节时选取的主要特征提供了理论依据。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议，适用于各种分布式控制系统。在实时应用中，标准的CAN协议使用静态优先级算法，对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后，提出了一种基于指数分配方式的MTS算法，在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

基于HLA结构的分布交互仿真的系统设计问题

对基于HLA/RTI结构的分布交互式多机仿真系统的体系结构、底层通信网络、运行支持系统、仿真应用对象模型和管理对象模型进行了论述,旨在为分布仿真应用系统的开发探索一条有效途径。     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于ESB技术的机械制造业系统集成研究

机械制造业企业信息系统涉及多个不同的异构子系统,各子系统之间很难集成,导致系统出现信息孤岛,难以沟通协作.传统的集成方式,存在耦合度高,不易扩展等问题.在分析ESB技术的基础上,提出了基于ESB技术的集成方式,达到了松耦合,实现信息互通.     

基于无线局域网的QoS策略研究

本文介绍了目前关于无线局域网QoS发展的最新进展，对QoS量化管理进行了分析，在此基础上提出了基于无线局域网的QoS策略实现。     

基于HLA的卫星光学测量仿真研究

首先介绍了卫星工具包软件STK的特点，详细描述了基于高层体系结构HLA这一仿真协议下的卫星光学测量仿真系统的设计和开发的过程，结合系统的开发要求分析了对卫星过境时光学测量的约束条件，具体描述了卫星光学测量仿真系统的功能及其设计过程，并进行了对象类和交互类设计开发，对于仿真中涉及的成员同步问题进行了分析，最后结合对卫星工具包软件STK的接口成员开发具体介绍了通过应用国防科大自主开发的KD—RTI系列联邦成员开发工具来实现联邦成员的过程。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。     

地理信息系统与数据库结合研究

鉴于地理信息系统需要对外提供灵活高效的地理信息访问途径,因此采用数据库管理地理信息是发展趋势,目前存在关系型,对象-关系型,面向对象型3类数据库产品,在讨论它们与地理信息系统结合可行性的基础上,重点介绍了纯关系模型,空间扩展模型,包装模型3种结合方案,还通过对这3种方案实现原理的分析及其优缺点的比较,指出了各方面的应用前景,并由此归纳出,在GIS与数据库结合中需要注意的问题及解决这些问题的关键技术。