基于支持向量机集成的故障诊断

为提高故障诊断的准确性,提出了一种基于遗传算法的支持向量机集成学习方法,定义了相应的遗传操作算子,并探讨了集成下的分类器的构造策略。对汽轮机转子不平衡故障诊断的仿真实验结果表明,集成学习方法的性能通常优于单个支持向量机,而所提方法性能则优于Bagging与Boosting等传统集成学习方法,获得的集成所包括的分类器数目更少,而且结合多种分类器构造策略可提高分类器的多样性。该方法能容易地推广到神经网络、决策树等其他学习算法。     

支持向量机在核磁共振脑组织图像分割中的应用

在医学图像分析中,脑组织图像分割有着重要的研究与应用价值。采用支持向量机方法对核磁共振脑图像进行研究。传统的支持向量机方法在图像分割中一般选用方形的区域,用该区域的像素灰度和纹理特征作为支持向量的训练样本,对图像进行提取和分析,得到分类结果。提出了一种新型的研究区域,在该区域上提取训练样本,对核磁共振脑图像进行分类。分类结果显示用新型区域做的图像分割提高了正确率。     

基于支持向量机的音频分类与分割

音频分类与分割是提取音频结构和内容语义的重要手段,是基于内容的音频、视频检索和分析的基础。支持向量机(SVM)是一种有效的统计学习方法。本文提出了一种基于SVM的音频分类算法。将音频分为5类：静音、噪音、音乐、纯语音和带背景音的语音。在分类的基础上,采用3个平滑规则对分类结果进行平滑。分析了SVM分类嚣的分类性能,同时也评估了本文提出的新的音频特征在SVM分类嚣上的分类效果。实验结果显示,基于SVM的音频分类算法分类效果良好,平滑处理后的音频分割结果比较准确。     

基于支持向量机的磁共振脑组织图像分割

脑组织图像分割在医学图像分析中具有重要的理论和应用价值。由于支持向量机被看作是对传统学习分类器的一个好的替代,特别是在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能,因此可采用支持向量机方法对磁共振脑组织图像进行分割研究。为了验证支持向量机分割磁共振脑组织图像的效果,利用支持向量机进行了脑组织图像分割实验。实验结果表明:核函数及模型参数对支持向量机的分割性能有较大的影响;支持向量机方法适合作为小样本情况下的学习分类器;对目标边界模糊、目标灰度不均匀及目标不连续等情况下的图像(如医学图像)分割,支持向量机方法也是一个好的选择。     

基于支持向量机集成的分类

支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的分类技术,本文提出了将支持向量机分类器进行集成的分类思想。首先．在原始样本的基础上形成子支持向量机,得到待检样本的子预测;进而对子预测进行适当的组合,以确定样本最终的类别预报。模拟实验结果表明,该方法具有明显优于单一支持向量机的更高的分类准确率。     

基于MultiBoost 的集成支持向量机分类方法及其应用

针对网络故障诊断中的模式识别问题, 提出一种基于多重提升(MultiBoost) 的优化支持向量机集成学习方法. 首先, 利用自适应的荷尔蒙调节遗传算法(HMGA), 对支持向量机基分类器进行建模参数优化; 然后, 通过构建MultiBoost 集成学习方法将多个基分类器集成, 建立以多分类器优化集成为核心的故障诊断系统. 实验结果表明, 所提出的方法在网络故障诊断中, 迭代次数少、建模时间短, 并且能够明显提高故障分类的准确率.     

利用支持向量机分割虚拟人切片数据*

为了提高虚拟人切片数据分割的自动化程度,提出了基于支持向量机的虚拟人切片数据分割方法。给出了分割策略、分割步骤,并讨论了切片数据分割中的支持向量机核及相关参数的选择。实验证明,利用虚拟人切片数据的空间相关特性,基于支持向量机的分割方法可较好地实现对相邻切片的自动分割。这种方法与其他方法相结合,可得到更加精确的分割效果。     

多分类支持向量机分割彩色癌细胞图像

在细胞彩色图像处理中,为了有效地计算与分析细胞各特征值,对细胞图像的精确的三域分割是细胞自动分析与识别的一个关键环节。提出利用多分类支持向量机对细胞彩色图像进行背景、胞浆与核的一次性三域分割,并且通过聚类分析的方法实现了在线训练,实验表明,该方法在细胞彩色图像的多域分割上,能获得较高的分割精度和较好的鲁棒性。     

基于粗糙集和支持向量机的图像分割技术研究

为了提高图像分割精度和实用性,利用粗糙集和支持向量机优点,提出一种基于粗糙集和支持向量机相融合的图像分割算法。首先利用粗糙集图像区域特征进行约简,以降低特征向量维数,然后采用支持向量机对这些特征进行学习,建立图像分割模型,从而实现图像的分割。实验结果证明,该方法不仅提高了图像分割精度,大大缩短了训练时间,而且分割效果要优于常规图像分割算法,能够很好满足图像处理的实时性要求,为进行图像分割提供了一个新的研究思路。     

遗传支持向量机模型优化在入侵检测中的应用

针对目前入侵检测检测精度低的问题,根据遗传和支持向量机算法的特点,建立了一种遗传支持向量机模型。该模型首先用遗传算法优化支持向量机参数,再用优化后的支持向量机构建入侵检测模型,使用该模型进行入侵检测。实验通过讨论了支持向量机参数的选择对检测精度的影响,选取了合适的参数(c,σ)。结果表明,把这种遗传支持向量机模型用于入侵检测提高了检测精度。     

一种新型的链接锥及其在图象分割中的应用

本文根据基本链接方法,在链接结构及其在建根方法上作了进一步改进,提出了一种新型的链接锥.它可对复杂物体图象进行准确分割、平滑、特征提取在同一过程中进行的特点.我们结合实际细胞核图象进行了图象分割的研究,证明此方法具有较高的分割精度及广泛的使用价值.     

图像纹理分区技术在花边CAD系统中的应用

本文阐述了花边ＣＡＤ在发展过程中，引入了图像纹理分区技术，从而解决了花边ＣＡＤ中最大的“瓶颈”－花边稿输入速度问题，文章介绍了图像纹理分区的基本特征，以及作者对几种常用方法的改进，以使之更为适合在花边ＣＡＤ图稿输入处理中的应用。     

文语转换系统中基于语料的汉语自动分词研究

基于一个实际的文语转换系统,介绍了经的一些处理方法,采用了一种改进的最大匹配法,可以切分出所有的交集歧义,提出了一基于统计模型的算法来处理其中的多交集歧义的字段,并用穷举法和一睦简单的规则相结合的方法从实用角度解决多音字的异读问题以及中文姓名的自动识别方法,解决了汉语切分歧义、多音词处理、,中文姓名的自动识别问题,达到实现一文语转换的。     

图像纹理分区技术在花边CAD系统中的应用

本文阐述了边ＣＡＤ在发展过程中，引入了图像纹理分区技术，从而解决了花边ＣＡＤ中最大的“瓶颈”－花边稿输入速度问题。文章介绍了图像纹理分区的基本特征，以及作者对几种常用方法的改进，以使之更为适合在花边ＣＡＤ图稿输入处理中在应用。     

LINUX下UBI子系统的研究与应用

对Linux中基于MTD(Memory Technology Device)的UBI(Unsorted Block Images)子系统和基于UBI的UBIFS的二者内部工作机制和算法进行分析,在此基础上着重探讨UBIFS实现快速挂载与I/O的原理.在同一嵌入式Linux系统中分别使用直接基于MTD的JFFS2和基于UBI的UBIFS,对它们的挂载和I/O时间进行性能测试比对,证实UBIFS实现嵌入式Linux文件系统的快速挂载与读写.     

相位特征提取及在纹理分割中的应用

重视了在生物视觉中起重要作用的相位信息在纹理分割中的重要性并将相位信息用于纹理分割,介绍了常用的相位解缠卷方法及基于最小二乘法的相位解缠卷算法,提出用于分割由两种纹理构成的纹理图象的相位特征提取算法,最后给出了应用相位信息进行纹理分割的实例。     

区间二型模糊熵及其在图像分割中的应用

针对计算区间二型模糊熵存在的不足,构造一种新的区间二型模糊熵。新的区间二型模糊熵同时考虑了隶属度的均值和本身的模糊性对熵值的影响,而且满足四条公理,较为全面客观地测度了区间二型模糊集的不确性,并被应用于图像分割。数值实例和仿真实验表明了所提出区间二型模糊熵的合理性和实用性。     

改进的分水岭算法在粘连图像分割中的应用

在多目标图像分割中,经常会出现由于目标图像粘连度分布不均而影响图像分割精度的情况.通过研究标记分水岭算法,提出一种结合形态学运算和距离变换的改进的分水岭分割方法.该算法在处理粘连程度高的目标图像时,能够将粘连图像精确地分割出来.实验结果表明,将该算法应用到农产品的混合水果和医药领域药盒的无序分拣中,能够高效地解决粘连图...     

模式在ORB中的应用研究

本文指出了传统ORB的缺陷,介绍了在构建ORB中间件时可能用到的模式,说明了模式如何克服传统ORB的缺陷、模式在构建可动态配置ORB中的作用以及模式的优点,并详细介绍了作者如何利用模式方法构建了一个可动态配置的CORBA产品——ORBcs。     

工作流技术在办公自动化系统中的应用研究

本文在研究工作流管理这一协同工作技术分枝的基础上,建立了一个基于数据库的办公自动化系统及其发文子系统工作流管理模型WFM－DM,并详细介绍了发文子系统公文流转的实现过程。