改良遗传算法在图像多阈值分割中的应用

最大熵原则是图像阈值分割的一个重要方法、但是用此方法进行多阈值分割时，存在着计算开销巨大的问题．笔者在M．Srinivas的自适应遗传算法基础上提出一种改良的遗传算法，用于基于模糊最大熵图像多阈值分割，克服了此分割方法计算量大的问题．通过实验，比较了改良遗传算法和M．Srinivas自适应遗传算法及模拟退火算法，显示了改良遗传算法的有效性．     

医院信息系统的集成化设计

在分析我国医院系统运行现状的基础上，针对当前我国HIS研究存在的问题，吸收最新的计算机技术成果，运用系统的方法提出了一个HIS 的总体设计框架，采用集成化设计思想和网络数据库技术进行了系统的设计与开发。该系统有效地克服了以往HIS的不足，大大缩短了HIS的开发周期，节省了软件开发成本和维护升级的时间与费用，适用于我国现有的各种不同类型的医院系统。     

简单电路的一种计算方法——等电位法

给出一种计算简单电路指定节点之间的等效电阻的方法.利用等电位原理,将原电路进行等效简化,最后能清晰地计算出所求电阻.     

一种混合遗传禁忌搜索的模糊聚类算法

传统基于目标函数法的模糊聚类算法是一种迭代的"爬山"算法,容易陷入局部最优解.提出了基于遗传算法与禁忌搜索结合的模糊聚类算法,综合运用遗传算法的多出发点和禁忌搜索的记忆性来改善聚类的效果,并通过迭代的遗传禁忌搜索算法产生最优聚类中心,实验中分别通过人工数据和标准数据测试验证了该算法的有效性.     

基于联合特征学习和多重迁移学习的肝脏病变分类

为了实现对不同肝脏肿瘤病变的精确分类,提出了一种基于联合特征学习和多重迁移学习的肝脏肿瘤病变分类方法.首先通过扩充通道的预处理方式对输入网络的图像进行数据增强处理,使得网络能从原始输入图像中提取到更多的特征信息;然后设计了联合特征学习双流卷积神经网络提取特征,避免由于网络深度增加造成部分特征信息丢失的问题;采用了集成分类器实现最终的分类,并通过多重损失约束方法对整个集成分类器进行约束优化;最后在模型的训练过程中结合参数迁移和域适应来减少损耗并提高模型的拟合性能.采用155张腹部平扫CT图像进行试验,设计了特异性、灵敏性、精确度、F1-score、准确率和误差率几种评价指标.结果表明,此方法能够实现对肝细胞癌(HCC)、转移性肝癌(MET)、血管瘤(HEM)以及正常肝脏组织的分类,平均分类准确率达到96％.     

简单电路的一种计算方法—等电位法

给出一种计算简单电路指定节点之间的等效电阻的方法。利用等电位原理，将原电路进行等效简化，最后能清晰地计算出所求电阻。     

基于对比学习的半监督肝脏血管分割方法

针对肝脏血管分割方法通常依赖高质量有标签数据训练模型及现存对比学习方法过度关注局部信息而忽略全局信息的问题,提出一种基于全局和局部对比学习的半监督肝脏血管分割方法．本方法首先以Mean Teacher模型作为框架,对编码器输出高维特征进行全局对比,捕捉特征全局一致性,获取更丰富全局上下文信息;然后对解码器输出进行局部对比,获取语义分割中的局部像素级特征;最后引入分布差异最小化方法,通过使用判别器进行对抗训练,减少有标签和无标签数据之间的分布差异,提升模型的泛化性能．实验结果表明：本方法在肝脏血管分割任务上取得了显著的效果,在3Dircadb数据集上的Dice系数、Jaccard系数、平均表面距离(ASD)和95%豪斯多夫距离(95HD)分别为74.36%,59.73%,2.65 mm和13.57 mm,优于其他半监督方法．     

基于椭球等高分布混合模型的聚类方法

为解决有限混合分布模型的聚类分析中分量密度函数选择问题,通过研究广义多元分析理论,提出了基于椭球等高分布混合模型的聚类算法.首先,利用与正态分布有许多相似性质的椭球等高分布族来构造混合分布模型,并引入标签变量,将基于椭球等高分布混合模型的聚类转化为模型参数估计问题;然后,通过极大似然估计法和EM算法进行模型一般变量参数...     

改进模糊聚类算法及其在入侵检测中的应用

针对将数据集隶属度概率和为1的条件用于模糊性事件时,影响聚类的正确率的情况,在不确定理论的基础上,研究了数据隶属度问题,提出一种新的基于隶属关系不确定的可能性改进模糊聚类算法.该算法在迭代过程中将聚类的可能隶属度与不确定性隶属度引入到目标函数中,使得样本中的元素不局限于仅属于一个聚类,与现有的聚类算法相比具有更好的聚类结果.通过在KDDCUP99数据集上实验,验证了该算法在入侵检测中的检测率为95.8%, 分别高于K-均值算法的检测率(60.4%)和FCM算法的检测率(64.6%).