基于弱监督的改进型GoogLeNet在DR检测中的应用

针对糖尿病视网膜病变分级检测中标定样本少、多目标检测的问题，提出了一种基于改进型GoogLeNet的弱监督目标检测网络。首先，对GoogLeNet网络进行改进，去掉最后一个全连接层并保留检测目标的位置信息，添加全局最大池化层，以sigmoid交叉熵作为训练的目标函数以获得带有多种特征位置信息的特征图；然后，基于弱监督方法仅使用类别标签对网络进行训练；其次，设计一种连通区域算法来计算特征连通区域边界坐标集合；最后在待测图片中使用边界框定位病灶。实验结果表明，在小样本条件下，改进模型准确率达到了94.5%，与SSD算法相比，准确率提高了10%。改进模型实现了小样本条件下端到端的病变识别，同时该模型的高准确率保证了模型在眼底筛查中具有应用价值。     

生产线嵌入式RFID终端读写器设计

RFID技术由于其可靠性高、适应环境广、总体成本低已经在制造业信息化和物流领域发挥了巨大作用,如何更有效,精确的读取RFID信息成为影响RFID在工业生产线上大量应用的关键,本文论述了借助于ARM体系平台和Linux操作系统,在硬件和软件上实现生产线RFID终端读写器的设计方案,样机已经在冰箱生产线上进行了实验,并取得较好的效果。     

分布环境下基于JINI的故障诊断体系研究

依托新一代分布式计算平台JINI,利用其动态发布、发现和查找机制来获得诊断服务,并对这一编程模型体系进行了探讨,研究了如何利用JINI与CORBA的桥连接来集成原有的CORBA系统。     

工作流技术在ASP公共服务平台中的应用研究*

根据项目特点,建立了适合ASP平台的基于协调理论和反馈机制的扩展活动网络模型,采用XML模式的XPDL规范实现过程定义;然后通过DOM解析XML数据文档和J2EE的技术支持实现了系统的轻量级工作流引擎.详细介绍了系统实现中解决的两个关键问题:事务型操作的处理和并发控制,并提出了基于优先级的锁绑定机制.     

一种求解JSP问题的混合蚁群算法

提出一种混合蚁群算法,并用其解决经典JSP问题.受转换瓶颈启发式算法的启示,将蚁群算法与禁忌搜索算法相结合,发现这种改进在防止早熟与加速收敛这对矛盾之间找到了一个比较好的结合点.     

用阶梯样本提取受训MLP或SVM的输入输出关系

神经网络具有强大的函数拟合能力,但是,训练的结果是‘黑盒子'.采用构造阶梯样本、计算陡峭指数的方法,将受训多层感知器或支撑向量机的输入输出变量关系以直观的形式(阶梯图)反映出来.与传统方法比较,这种新的相关性分析方法能更充分地揭示样本中输入与输出变量间的非线性关系.在烟草行业单料烟模拟感觉质量评估的应用中,仿真试验验证了该方法的有效性与实用性.     

模糊Kohonen网络在烟叶分类中的应用

对于分类问题的处理有很多经典方法，但近年来因为人们对神经网络理论及其应用的重视，使得Kononen网络(KN)趟来越受到普遍关注。该文利用模糊控制策略将模糊。均值算法与经典的Kolloncn算法有机地结合起来，使网络性能到了，很大改善。