基于Cramer＇SV的连续属性离散化算法

在类一属性相关离散化方法的基础上,提出一种基于Cramer’s V的连续属性离散化算法CVM,该方法利用统计学中的Cramer’s V来量化类一属性相关度,以保证离散后的类一属性相关度最大。与CADD和CAIM算法的实验比较以及对离散化后的数据进行C4．5分类测试,表明CVM算法性能良好,其离散化的数据明显地提高了分类器的预测精度。     

QoS机制在IPSec安全设备上的分析与实现

提出了在IPSec 安全设备上实施QoS的体系方案。设计了适合IPSec安全设备特点的数据分类规则。为IPSec安全设备构建了一个系统排队理论模型,该模型以延迟作为系统运行目标,以带宽作为分配资源。据此设计了一个自适应带宽分配循环队列调度算法。实际运行的测试结果表明,在重载情况下,实施了QoS的IPSec 安全设备可以为重要业务流提供带宽和时延保障。     

基于最小生成树聚类的中文版面分割法

针对中文版面多横竖混排的特点,提出一种基于最小生成树聚类的版面分割方法。对原图像进行水平和垂直游程平滑,并对平滑后所得的连通域进行预分类处理,将文本进行横排、竖排分类。对预分类后的各类文本采用最小生成树聚类算法进行聚类处理。经实验,准确率达97%。实验表明,该方法对中文文档有良好的分割效果。     

一种名片图像的文字区块分割方法

(Department of Computer Science and Technology, East China Normal University, Shanghai 200062)     

卫星遥感数据分类不确定性的容差粗糙集处理

提出一种基于光谱特征邻域的容差粗糙集分类方法,用来处理卫星遥感数据分类中的不确定性问题。利用北京地区Landsat-5 TM数据进行分类试验,将结果与现有容差粗糙集方法分类结果进行对比和统计。结果表明,该方法具有良好的可理解性和稳定性,能够处理卫星遥感数据分类的不确定性,在具有复杂光谱特征地物分类方面具有发展潜力。     

基于IPC知识结构的专利自动分类方法

基于国际专利分类号的层次结构,利用自身的类别描述信息,建立了不同层次的类别特征向量,结合现有专利进行修正训练,分别在各层次上采用经典的KNN算法实现专利的自动分类。实验结果表明：该方法的分类效果在部、大类、小类层次上表现较好。经过修正训练后的分类性能有所提高。     

一种基于类支持度的增量贝叶斯学习算法

介绍增量贝叶斯分类器的原理,提出一种基于类支持度的优化增量贝叶斯分类器学习算法。在增量学习过程的样本选择问题上,算法引入一个类支持度因子λ,根据λ的大小逐次从测试样本集中选择样本加入分类器。实验表明,在训练数据集较小的情况下,该算法比原增量贝叶斯分类算法具有更高的精度,能大幅度减少增量学习样本优选的计算时间。     

一种基于遗传算法的彩色图像分割改进算法

图像分割是进行图像理解的基础,也是图像工程技术中一个重要的问题.近几年来关于图像的分割方法层出不穷,但随着多媒体技术和Internet技术的发展,彩色图像分割处理的准确性和实时性要求也越来越高.为此提出了一种基于遗传算法的彩色图像分割改进算法.经过大量的对比实验表明,用这种方法分割目标和背景区域差别较大的彩色图像具有分割效果好、实时性、鲁棒性强的特点,是一种较为理想的分割方法.     

基于社区分析的网络分割

在并行计算中,网络分割的质量会极大地影响并行计算的效率,然而在网络分割时并没有一个统一的质量评价指标,因此网络分割评价指标的定义以及最佳网络分割方法的构造,成为大规模网络中并行计算的一个核心问题.根据对影响并行计算效率的各种因素的分析,给出了一个网络分割评价指数的定义,并利用并行最短路径的计算验证了该评价指数的定义的正确性;并且基于社区分析,给出了一个全新的网络分割方法,理论分析表明:该网络分割方法是最优的.     

粘连细胞分割算法的研究与实现

以粘连细胞分割为例,提出了一种基于分水岭算法的图像分割算法.算法对分水岭分割之前的距离变换和求种子点进行了改进,得到了较好的分割效果.实验证明,该算法较好地完成了粘连细胞的分割任务.