基于遗传算法和支持向量机的乳腺肿块识别

乳腺癌是中老年妇女的主要死因之一。为提高乳腺肿块识别性能,在对可疑肿块提取包括灰度、形态、纹理在内的多种特征的基础上,提出一种基于改进遗传算法和支持向量机的肿块识别方法。首先,将待选特征编码成二进制染色体,以支持向量机分类结果和被选特征的个数来构造个体适应度,然后通过遗传算法找到最优特征子集作为支持向量机的输入。在2267个病例数据上采用10折交叉验证法进行仿真对比实验。结果表明,所提出的方法对肿块识别具有较高的正确率,可为乳腺肿块的计算机辅助检测提供参考。     

回声状态网络及其在图像边缘检测中的应用

循环神经网络（RNN,也称反馈神经网络）是一种重要的人工神经网络,与前馈神经网络相比具有更好的学习能力和更快的收敛速度,但其隐层结构的设计一直是个难点问题。回声状态网络（ESN）有效地解决了上述问题,相比于以前的循环神经网络,其具有结构独特、稳定性好、学习过程简单快捷等特点。介绍了回声状态网络及其学习方法,将其用于图像的边缘检测中,取得了良好的效果。     

民办高校计算机专业应用型人才培养的思考与探索

针对当前计算机专业人才培养的现状,分析计算机专业应用型人才培养中存在的问题,结合民办高校的实际情况,提出应用型人才培养的总体目标和要求,并在课程体系的确立、实践教学方式、教学评价体系的改革方面进行探讨,一些做法对开展各类应用型人才培养有一定的启示作用。     

独立学院软件工程专业人才培养模式探索

人才培养模式对独立学院计算机专业改革起着至关重要的作用。笔者立足独立学院计算机教育的现状和当今社会对IT人才的需求,提出了独立学院软件工程专业的人才培养模式,对该专业的课程体系进行了新的设置,构建了具有独立学院特色的软件工程专业人才培养方案,并提出了教学改革措施。