基于PSO-SVM的乳腺肿瘤辅助诊断研究

在乳腺肿瘤识别优化的研究中,传统的识别方法容易漏诊.为提高乳腺肿瘤识别准确率,提出基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)参数的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)辅助诊断方法.首先采用PSO选择最佳的SVM惩罚系数c,核函数参数γ;然后,利用最佳参数c和γy训练SVM;再利用PSO-SVM实现乳腺肿瘤分类识别,进而实现辅助诊断.将PSO-SVM乳腺肿瘤识别方法的仿真结果与LVQ神经网络识别方法、BP神经网络识别方法的结果做比对分析,表明PSO-SVM具有较高的识别准确率和较低的假阴性率.PSO-SVM乳腺肿瘤辅助诊断,可以提供决策支持,辅助医生尽可能地减少和避免采用传统的细针穿刺细胞病理学检查方法诊断乳腺肿瘤时的漏诊、误诊情况,具有非常重要的价值和意义.     

一种高准确度多分类结构选择方法

支持向量机SVM是目前最流行的二分类算法之一。现实生活中数据集大多要求能够进行多分类,而有向无环图DAG方法是将SVM应用扩展到多分类的用得最多的方式之一,它调用分类器次数较少,执行速度快,但是由于有错误向下累积和分类偏向性等情况存在,会影响DAG分类结果的准确度。在使用DAG-SVM的时候,对于k种类别有k!种不同的备选结构,根据数据集特性选择合适的DAG结构能够有效提高结果的准确度。提出使用估计准确度的方法,从备选结构中用穷举法选择出最高准确度估计值的DAG结构,以此作为测试集的结构进行分类。实验结果表明,相较其它方法,测试数据集采用该方法选择的DAG结构后的分类准确性得到显著提高,在对类别数量不太多的数据集进行多类分类时有较好的效果。     

基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法

针对火灾图像纹理识别问题,提出了基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法,并根据火灾图像纹理识别特点进行了优化;首先用不同尺度和方向的Gabor滤波器对待识别图像滤波,得到其特征图像,然后将特征图像转化成特征向量作为ICA的输入,得到基矢量子空间,再将测试图像经过Gabor滤波器的特征向量投影到ICA子空间中得到系数向量作为目标识别特征,最后用支持向量机进行识别;通过与Gabor滤波器法和ICA方法的对比实验,表明该算法可以在火灾纹理图像的识别率上比传统方法提高5％以上,为火灾图像识别提供了一种新思路.     

基于主题深度搜索的数学领域教育平台研究

论文综合利用主题搜索技术、深网信息集成技术和Wiki技术,设计并实现了一个面向数学领域的教育平台.此平台是一个集数学资源共享和用户交流的开放平台,用户在此平台可以利用数学Wiki添加、编辑、评论数学领域信息,提升自主学习能力,实现广泛交流.同时,还能利用数学搜索引擎搜索到专业的数学知识,定制URL检索,扩大检索范围,提高了平台的个性化服务水平及搜索的准确率.实验结果表明,文中基于SVM分类算法的数学主题网页分类器具有较高的准确率和召回率.     

基于SVM 的机器人高精度磨削建模

为了改进机器人磨削过程中对磨削量的控制,提出了一种基于SVM 回归的磨削过程建模方法,通过 分析与磨削量相关的一组可测变量——机器人进给速率、接触力、工件表面曲率,利用机器学习的方法建立回归模 型,对磨削量进行预测．这种方法可以避免逐一分析复杂的动力学参数．实验结果表明,该方法可以取得良好的效 果,模型的预测精度达到90%以上,基本满足实际加工的要求．     

自适应模糊支持向量机算法研究

一个有效的核方法通常取决于选择一个合适的核函数。目前研究核方法的热点是从数据中自动地进行核学习。提出基于最优分类标准的核学习方法,这个标准类似于线性鉴别分析和核Fisher判别式。并把此算法应用于模糊支持向量机多类分类器设计上,在ORL人脸数据集和Iris数据集上的实验验证了该算法的可行性。     

基于字符特征与支持向量机的车牌字符识别

首先,对车牌图像进行预处理,针对不同的字符样本采用不同特征提取方法;然后,用提取的特征训练SVM分类器。结果表明,在训练样本较少的情况下,该系统具有较高的识别率和识别速度,并具有很好的分类推广能力。     

基于角色的Android手机平台木马检测系统

有效保障手机各类通信的安全,是当前手机安全软件研究的热点问题。基于Android手机操作系统平台,引入角色思想,提出一种基于支持向量机(SVM)二分类算法、Android OS中的权限机制及用户自定义策略的角色安全检测模型。在该模型的基础上详细描述设计方案,并实现一个针对典型木马的检测系统,实验结果证实该系统的有效性。     

基于SVM的人脸检测研究

支持向量机（SVM）是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习算法。依据SVM良好识别和泛化能力,实现了一种基于支持向量机的图像人脸识别方法。利用Opencv提取样本类的低层特征,训练具有径向基核函数的SVM分类器,在VS2008和Qt平台下实现识别软件开发。运行结果表明,软件具有良好的图像人脸检测能力。     

网络论坛的问答搜索技术研究

利用论坛的问题解答资源作为数据源建立了网络论坛问答检索系统,系统涉及到数据采集、数据处理、答案抽取、索引排序、问题映射等问题.重点研究了决定系统性能的答案抽取技术.在进行答案抽取时,使用Ranking SVM对回帖文档进行排序,得到问题对应的所有回帖的一个全序排列,进而抽取序列的前几项得到最佳答案.