多支持向量机的乳腺肿瘤识别

针对乳腺肿块具有大小不固定和个体差异等特性,提出了一种多支持向量机对乳腺肿块的识别方法.选择八个方向上的支持向量生成分类器,选取高斯核函数作为核函数,其中取σ=30时分割正确率达到97.3%.表明多支持向量机应用于乳腺肿块识别可以获得较好的识别效果,为进一步的医学诊断提供可靠的依据.     

Clustering feature decision trees for semi-supervised classification from high-speed data streams

Most stream data classification algorithms apply the supervised learning strategy which requires massive labeled data.Such approaches are impractical since labeled data are usually hard to obtain in re...     

K-ICA算法的舰船直扩通信信号检测

根据舰船通信系统的多天线阵结构,提出一种适合舰船通信的新的非合作直扩信号检测方法,与传统多信号检测方法不同,新方法在预处理部分引入了核独立分量分析技术,克服了多个信号频段重叠、频谱交叉时信号难以分离的难题,提高了后续部分直扩信号的检测与识别准确率,通过仿真分析,验证了该检测方法的有效性.如对决策参数做适当调整,该检测方法同样适用于其他通信信号的检测.     

大尺寸图片的复制粘贴检测*

针对目前图像复制粘贴检测算法有时间复杂度高、当图像中有光滑区域时错检率大的缺点,将图像角点区域及其八方向邻接圆形区域作为伪造检测区域,提取每个检测区域的矩特征后用k-d树进行排序,并通过比较每个区域矩特征的相似性来定位伪造复制区域.该算法效率高,且对经过旋转、添加噪声、模糊、JPEG压缩等后处理的复制粘贴伪造图像检测效果很好.     

Kernel PCA与BP神经网络相结合的变压器故障诊断*

为了提高变压器故障诊断的准确率和抗干扰能力,提出一种基于核特征量的BP神经网络故障诊断模型。通过核主成分分析将故障样本从低维的特征空间非线性地映射到高维的核空间,提高了样本的可分性,然后以核特征量作为BP神经网络的输入特征量,建立变压器故障诊断模型。实验对比了结构相似、输入量不同的BP神经网络,结果表明采用核特征量的诊断模型具有更好的诊断效果和抗干扰能力。     

一种基于生成树的分类去除关联规则冗余方法

在信息及数据爆炸的时代,冗余问题已经成为数据挖掘者获得知识的重大障碍,而目前解决的方法会导致关联规则的不完整性。基于此,文中引入了有向超图表示关联规则,重定义了邻接矩阵,介绍了冗余规则分类处理思想,将冗余规则分为从属规则和重复路径规则,通过VB编程去除了从属规则冗余,以及利用生成树算法去除了重复路径规则冗余。实验结果证明,此方法创新性地结合了图论中有向超图、生成树与关联规则的知识,维护了关联规则的完整性和准确性,同时去除了全部冗余规则。     

一种基于决策树和词义相似度的N1+N2结构语法关系判定方法

设计了一种基于决策树算法的N1+N2结构语法关系判定方法.首先建立了该结构的语料库,对每条语料都标注构建特征集所需的词性、《同义词词林》语义编码、语法关系和词义相似度等信息;然后为证明相似度在判断语法关系中的合理性,根据语言学原理研究了N1+N2结构两个名词间语义相似度与语法关系之间的内在规律:①从语法关系的角度比较两个名词间的语义相似度结果为:并列关系>复指关系>定中关系>主谓关系;②从语言功能焦点的角度比较两个名词间的语义相似度结果为:并焦型短语>后焦型短语.最后以此为基础构建了特征集,运用决策树C4.5算法建立了自动判定N1+N2结构语法关系的方法.运用该算法在自建语料库的测试集中进行测试,正确率为89.39％.     

基于DT-CWT和SVM的踏面旋转不变纹理提取算法

针对列车车轮踏面旋转纹理信息无法准确、有效提取的问题,提出一种基于Radon变换和双树复小波变换（DT-CWT）的列车车轮踏面特征提取方法。首先,对车轮踏面图像进行Radon变换;然后,对变换后的图像进行DT-CWT分解,使用分解后的各层低频子带系数和高频子带系数模的均值和标准方差构造特征向量,将其作为区分列车车轮踏面是否发生损伤的依据;最后,由支持向量机（SVM）进行分类决策。使用动车所采集的图像及人为加噪声后的图像进行分类实验,结果表明,本文使用的Radon和DT-CWT算法能有效地进行旋转不变纹理的提取,SVM分类正确率可以达到95%,可为列车车轮踏面状况检测提供更为准确便捷的方法支撑。     

小波包变换在火箭发动机脉动压力分析中的应用

在火箭发动机试验中,燃烧室脉动压力数据是考察推进剂燃烧状态的重要依据.通过对脉动压力数据特征分析,利用小波包变换多分辨分析的特点,以信噪比作为衡量标准,采用小波包自选阈值法对脉动压力数据进行去噪.通过与稳态参数数据的对比验证了去噪结果的准确性.采用Wicherhauser树状分解和Shannon信息熵基波选择标准等方法对脉动压力数据进行分频段分析.根据结果中各频段内的系数特征能够直观分析脉动压力在各频带中的能量分布.通过对脉动压力数据和相应振动测点数据的频谱分析,验证了分析结果的有效性.该方法在其他型号发动机和组合件试验脉动压力数据分析中有重要的应用和推广价值.     

基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法

针对极低信噪比（LSNR）情况下暗弱运动目标和背景噪声的强度难以区分的问题,提出了一种基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法,总体上采用将时域检测与空域跟踪的过程联合、迭代进行的新型策略。首先,在检测过程中计算检测窗口内信号片段与已经提取的背景估计特征的差别;然后,在跟踪过程中运用动态规划算法保留使得轨迹能量累积最大的轨迹;最后,自适应地调整下一检测过程中被保留轨迹的检测器阈值参数,使该轨迹内的像素能以更宽容的策略被保留到下一检测跟踪阶段。实验测试结果表明,所提算法可以在1%~2%的虚警率和约70%的检测率下探测到低至0 dB的暗弱运动目标。可见该算法可有效改善对LSNR暗弱目标的检测能力。