基于边界混合采样的非均衡数据处理算法

针对非均衡数据分类效果差的问题,提出一种新的基于边界混合采样的非均衡数据处理方法(BMS).首先通过引进“变异系数”找出样本的边界域和非边界域;然后对边界域中的少数类样本进行过采样,对非边界域中的多数类样本进行随机欠采样,以期达到训练数据基本平衡的目标.实验结果表明,BMS方法比其他3种流行的非均衡数据处理方法在对7个公开数据集的分类性能上平均提高了5%左右,因此,该方法可以广泛应用于非均衡数据的处理和分类中.     

基于主动支持向量机的乳腺癌微钙化簇检测

乳腺微钙化簇是早期乳腺癌的重要征象,计算机辅助的微钙化簇检测是医学影像领域的难题。为了提高检测系统的准确率,往往需要大量病灶标记,除了搜集样本本身的难度外,还需花费专家的大量时间。目前的研究工作很少涉及这个问题的解决方法。首次将基于主动学习的支持向量机技术应用到该领域,针对钙化簇感兴趣区域的特点,提出了选择训练集合的样本应该满足的基本条件。标准数据库上的实验证明,提出的方法能够大量地减轻样本标记的工作,并使乳腺癌微钙化簇检测系统的分类性能基本不变。     

应用属性约简构建含有缺失数据的谱系树

为了解决含有缺失形态学数据谱系树的构建问题,提出了运用属性约简构建谱系树的方法。首先,利用先验知识和较完整的部分物种数据构建初始谱系树;然后,运用属性约简原理获得属性决策组集合的决策点,进而建立先验决策模型;最后,根据先验决策模型确定缺失数据比例较高的物种在初始谱系树中的位置,通过物种嫁接完成谱系演化树的构建。实验结果表明,当单个物种缺失数据比例大于10%时,相比最大简约法在平均准确率方面平均高出10%左右。     

粉末热锻双层材料凸轮的显微组织与力学性能

以Fe–2Cu–1C基粉为凸轮内层材料,并以此基粉为原料加入Cr、Mo、Si等合金元素,作为凸轮外层材料,采用粉末锻造工艺制备双层材料凸轮,研究合金元素和锻造工艺对凸轮显微组织和力学性能的影响。实验结果表明:以Fe–2Cu–1C–1.5Cr–0.85Mo粉体作为外层材料,采用1050℃热锻的凸轮在密度7.56 g·cm–3时,抗弯强度、硬度和摩擦系数分别为1400 MPa、HRB 100和0.35;锻态组织为马氏体、贝氏体、屈氏体、合金块的混合组织。