基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型研究

针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。     

组合降采样极限学习机

设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs)。当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注。针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新的组合学习机。该学习机继承了组合降采样结构对样本选择的依赖性小的优点,和极限学习机分类效率高、耗时短的优势,而且可以通过不同的参数设置控制对少数样本的关注度,根据使用者需求获得不同分类效果。     

BP算法的改进及用模拟电路实现的神经网络分类器

基于用模拟电路实现神经网络分类器的目的，对多层静态前馈神经网络的ＢＰ算法做了改进，采用线性限幅函数代替Ｓｉｇｍｏｉｄ函数作为神经元的激活函数，给出了改进的ＢＰ算法。对该算法性能的实验研究表明：这种改进算法不但方便了用线性模拟集成运算放大电路实现神经网络，而且具有学习速度快，映射能力强等优点。根据本文算法设计的神经网络分类器，无论是计算机仿真，还是模拟电路实现，都得到了比较高的识别率。     

大型回转机械故障的神经网络分类器

建立邦联类型的自动识别系统是机械设备诊断学的发展方向。神经网络理论的兴起和发展为邦联类型的自动识别开辟了一条崭新的道路。本文产生了这一现象的原因，并利用组合网络来克服单一网络对组合故障分类精度不够高的缺陷，取得了令人满意的结果。     

社会责任：一种可持续发展战略

2008年,无论是奥运喜事,还是地震灾难,都对中国的企业提出了更高标准的社会责任要求。大事件以其独有的震撼力拷问着企业的社会责任意识。短期经济利润与长期社会价值有着怎样的微妙关系?CSC9000T推行过程中,企业的切切询问让我们看到了中国纺织服装企业的负责形象;而抗震救灾中,品牌的积极表现则让我们感受到了中国纺织服装企业的道义担当。品牌的真正价值就在于其释放出来的品格魅力。命运多舛的2008年,某种意义上,将是中国服装服饰企业在社会责任建设方面的一次跨越。为此,本期商评我们特别选择了社会责任与商业价值这一话题。中国纺织工业协会社会责任推广办公室首席研究员梁晓晖博士从战略高度解析了社会责任对于企业可持续发展的意义;新一代服装行业创业者李勇则用朴素的责任感重新阐释了企业在社会中的位置。他们,让我们看到了,无论是行业整体,还是企业个体,由负责而焕发出的巨大力量。     

浅析员工激励

所谓激励，是指从研究组织中的个体行为和群体行为出发，发现个体和群体的行为规律，利用不同的方法和手段来激发、引导组织成员的行为，以有效地实现组织及其成员的目标。激励是以人本理论为基础的、以人为中心的管理活动．它追求管理活动的人性化，把员工看作是社会人、自我实现人，而不再是经济人．最大限度地发挥员工的潜力，调动他们的积极性、主动性和创造性，诱导其行为更符合组织目标的发展需要。     

神经网络分类器的快速构造算法

使用ＢＰ算法训练多层网络的速度很慢而且事先难于确定隐节点和隐层的适当数目。本文提出一个有效的算法，先构造决策树，然后将构造的决策树转换为神经网。文中使用一个全局准则函数控制决策树的增长，它较好地匹配了树的复杂性和训练样本量及错分率界。实验结果，本文的算法比用ＢＰ算法训练多层网络要快，而其分类精度不低于用ＢＰ算法训练的多层神经网。     

红外化学遥感数字信号处理算法的研究进展

介绍了几种为远距离红外蒸汽信号监测开发的分类器设计，频域数字滤波，时域数字滤波等数字信号处理技术。对线性分类器，分段线性分类器和神经网络分类器等在红外化学遥感系统中的应用做了初步的探讨。对背景扣除技术，频域数字滤波技术，数字滤波的切趾方法等做了简要的描述。阐述了时域滤波技术的基本原理及实际应用。展望了红外化学遥感数字信号处理算法的研究前景。