一种基于高相关性特征集选择技术的病历大数据分类方法

在所有新兴的大数据研究主题中,数据分类问题成为我们在分析问题时遇到的一个巨大挑战。在分析大规模病历时,采用树状结构的分层学习方法训练最大边缘分类器,可以得到较好的分类结果,且具有较高的计算效率。特征的质量影响分层学习算法对病历分类的效果。因此,我们必须提取判别特征来训练层次分类器。文章提出了一种高度相关特征集选择(HCFS)算法,并将其与分层学习方法相结合,该算法可识别出良好的特征子集,提高分类精度。     

一种基于多分类器融合的双色红外成像目标识别方法

针对双色红外成像系统中的自动目标识别问题,提出了一种基于多分类器融合的红外目标识别方法.该方法首先提取目标的形状特征和面貌特征,并设计多个基于不同特征的分类器对目标进行分类;然后对各个分类器的目标分类结果进行决策级融合处理,并采用所提出的决策规则对多分类器融合分类结果进行处理得到最终的目标识别结果.该方法充分利用了目标在多传感器图像中的多种分类特征信息,提高了系统的目标识别效率和精确性.实验结果证实了该方法的有效性.     

一种基于类Haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆识别算法

 提出一种基于类haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆图像识别算法,以解决当前基于SVM分类器或级联分类器存在的分类识别性能不足以及传统基于AdaBoost算法的训练所需时间过长的问题.首先,基于积分图提取图像的扩展类haar特征,然后对所提取的海量类haar特征应用改进的AdaBoost分类器训练方法进行特征选择及分类器训练,最后利用所选择的特征信息及训练得到的分类器进行两类分类识别.实验结果表明,文中方法无论是在识别性能还是训练所需时间方面均明显优于传统方法,具有较好的应用前景.     

基于XLNet-BiLSTM的中文电子病历命名实体识别方法

中文临床电子病历命名实体识别是实现智慧医疗的基本任务之一.本文针对传统的词向量模型文本语义表示不充分,以及循环神经网络(RNN)模型无法解决长时间依赖等问题,提出一个基于XLNet的中文临床电子病历命名实体识别模型XLNet-BiLSTM-MHA-CRF,将XLNet预训练语言模型作为嵌入层,对病历文本进行向量化表示,解决一词多义等问题;利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)门控制单元获取句子的前向和后向语义特征信息,将特征序列输入到多头注意力层(multi-head attention,MHA);利用MHA获得特征序列不同子空间表示的信息,增强上下文语义的关联性,同时剔除噪声;最后输入条件随机场CRF识别全局最优序列.实验结果表明,XLNet-BiLSTM-Attention-CRF模型在CCKS-2017命名实体识别数据集上取得了良好的效果.     

基于双层树状支持向量机的观点挖掘与倾向分析

本文通过进行大量预处理工作,将经过词袋模型和Word2Vec两种不同向量化方法处理后的文本数据分别输入到SVM和LSTM模型中,训练出可以识别文本情感倾向的模型.进而对新产生的评论进行分类.根据实际数据量的倾斜状况,基于传统机器学习算法支持向量机(SVM),本文提出双层支持向量机,采用2种不同的方法分别训练模型并预测.最后再使用深度学习算法长短时记忆模型(LSTM)再次训练并预测,并对这3种方法做出比较和总结.结果显示,双层SVM比单层SVM的准确度提高了8个百分点;而LSTM比单层SVM低了2个百分点,比双层SVM低了接近10个百分点.     

利用低频特征的几种目标识别方法研究

利用目标的低频RCS(雷达散射截面)值作为目标识别的特征矢量.分别对线性分类方法、最近邻分类方法和多层感知器神经网络分类方法进行了阐述和研究,并将这几种方法用于雷达目标识别.最后对几种分类方法的识别结果做了比较.＃结果显示:这三种分类器对简单目标都得到了较高的正确识别率,这说明目标的低频特征包含了目标的有用信息.     

基于Fisher判别和GKF-RELM算法的多特征步态模式识别

为提高下肢表面肌电信号步态识别的识别精度和计算效率,采用一种基于高斯核函数优化正则化超限学习机(GKF-RELM)算法,对肌电信号提取时域、频域和非线性动力学三类特征并分别计算步态识别率,运用Fisher判别函数分析所提特征的可分性,得到多类特征的融合特征作为输入数据对分类器进行训练,再用训练好的分类器进行步态识别,从识别率和计算时间两方面,分别与支持向量机(SVM)和深度神经网络(DNN)方法进行了对比分析.结果表明,基于Fisher判别可分性指标确定的多类特征组合,能得到最优识别效果,并在提高分类精度的同时,优化了计算效率.此外,GKF-RELM方法的识别率也优于传统的ELM方法.     

一种SVM集成的图像分类方法研究*

针对单分类器没有充分考虑数据集的特征而不能很好地完成分类识别,提出了一种基于集成学习技术的SVM集成的图像分类方法。该方法是在基于较为流行的词袋(Bag-of-Words,BOW)模型的图像分类方法的基础上,利用训练生成的不同SVM分类器分类测试图像,并将分类结果采用集成学习算法进行集成。分别采用传统的BOW模型的图像分类方法和本文提出的方法进行分类实验,实验结果表明采用SVM集成的图像分类方法明显提高了分类精度,具有一定的稳健性。     

一种基于离散属性BNT的双偏振气象雷达降水粒子分类方法

针对传统降水粒子分类算法存在的过度依赖专家经验和模型预设误差问题,本文提出了一种基于离散属性贝叶斯网络(Bayesian NeTwork,BNT)的双偏振气象雷达降水粒子分类(Hydrometeor Classification,HC)方法.首先对双偏振气象雷达获取的偏振参量取值进行离散化处理生成离散化标准,并根据离散化标准制作训练数据集合;然后使用训练数据集合对贝叶斯网络进行结构学习学得贝叶斯网络结构,以及参数学习学得与贝叶斯网络结构匹配的条件概率表;最后加入附加信息计算出每种降水粒子类先验概率,与贝叶斯网络结构和条件概率表共同组成贝叶斯网络分类器.训练好的贝叶斯网络分类器根据最大后验概率准则完成对测试数据的降水粒子分类,与模糊逻辑算法对比评价结果.实验证明:该方法能有效区分不同的降水粒子得到准确的降水粒子分类结果.     

基于多特征决策融合的SAR飞机识别

针对高分辨率SAR图像的飞机目标识别问题,提出了一种基于飞机几何特征、PCA特征、Hu不变矩等多特征决策融合的自动目标识别方案。针对飞机样本特点,分别提取飞机的几何长宽特征、PCA特征和Hu不变矩特征,使用三个支持向量机分类器分别对样本的三类特征进行预分类,然后采用基于等级的决策融合方法将预分类结果进行决策融合,输出最终的目标类别。实验过程中,随机选取一定百分比的样本进行训练,获得分类器模型,对全部的样本进行测试识别。通过实验发现,将几何特征、PCA特征和Hu不变矩特征的分类结果进行决策融合后,克服了单一特征决策的不准确性,有效地提高了每一类样本的识别准确率。     

基于片上可编程系统的视频车辆跟踪技术研究

针对目前具体产品中算法实现复杂且基于计算机(PC)平台的纯软件环境等问题.提出了一种视频车辆跟踪的嵌入式实现方法.利用可编程片上技术,使得视频检测摆脱PC平台的依赖.以Nios Ⅱ软核处理器和外设知识产权(IP)核为硬件平台,结合模拟/数字信号转换(A/D)和数字/模拟信号转换(D/A)的视频接口,以μC/OS为操作系...     

基于IMS的固定移动融合的探讨

分析了国内运营商当前所面临的困境与挑战,阐述了通过引入IMS进行固定移动融合解决当前面临的问题,重点对基于IMS的固定移动融合网络构架和实现固定移动融合的网络演进策略进行了相关的研究和探讨。     

服务器分区技术浅述

简要介绍了分区技术的定义，分区的组成、最低配置和用途，最后阐述了分区技术在工程中的应用。     

基于CMMI的PDM设计

为了提供目前产品数据管理(Product Dato Management,PDM)系统对产品开发过程管理的控制能力,实现产品开发过程中的实时测量与监控,提高管理质量,结合能力成熟度模型(Capability Maturity Model Integration,CMMI)在软件领域的成功经验,适应硬件产品开发领域的需要,在介绍了CMMI的主要思想之后,重点论述了以CMMI为基础定制企业PDM系统的可能性。对产品开发框架进行了分析,提出了基于CMMI的PDM系统概要设计模型。     

通信与计算机领域伪代码一致性审查研究

通信、计算机领域的发明专利审查过程中,针对权利要求书中涉及伪代码的情形存在不同的审查观点.在对伪代码与自然语言、标记性程序语言进行辨析,以及对现行发明专利审查规范进行分析溯源的基础上,提出应站在技术人员的角度,按专利审查的一般标准,判断其是否符合专利申请的撰写规定和授权条件,权利要求是否清晰,再进行一致性审查的建议,对其他领域类似情形的发明专利审查具有借鉴意义.     

基于OC_SVM的Steghide检测算法

通过对使用隐写软件Steghide隐藏信息前后图像T、A、P点数目变化规律的分析,对每幅图像构造一个特征 向量,并且结合支持向量机提出一种基于OC_SVM的Stegthide检测算法,同时,实验结果给出了该算法在不同信息嵌 入量情况下的检测性能。     

基于CAS的单点登录系统应用研究

随着信息系统的迅速发展,各类信息化应用系统逐步建立,但是各应用系统之间自成体系,从而导致了每使用一个系统就要重新登录一次,给用户的使用和管理员的管理带来了很多不便.本文研究基于CAS的单点登录系统应用,很好地解决了使用和管理困难问题,介绍了基于CAS的单点登录系统应用设计研究,系统采用用户管理LDAP轻量级目录服务、CAS中央认证服务,设计了一个统一管理界面,通过Web服务传递用户参数,实现了多应用系统的整合.     

基于混沌一次一密认证的单点登录系统的研究

把混沌序列所具备的良好的随机性用于单点登录系统,利用混沌序列迭代产生的随机数序列作为一次一个变换的身份认证信息,这样每个用户的登录身份都具有惟一性,使得他人无法伪造,同时实现了身份指纹的动态变化,增加了普通单点登录系统的安全性。利用cookie技术将认证信息生成ticket,实现同一个域下面各应用子系统的整合。该系统为同一个域下面的各应用子系统提供了一种高效、安全、方便的单点登录方案。     

基于网络仿真探讨LTE网络规划的几个问题

我国LTE网络现处于初期建设阶段。运营商根据4G技术特征和业务特点,如何进行网络规划定位及网络部署已成为LTE网络建设的核心问题。以无线网络仿真为基本工具和方法,针对网络仿真发现的问题,反思4G技术特点、网络定位、建设策略、思路、方法性等问题,通过商用网实例和分析提出LTE网络规划问题,并针对部分问题给出相关建议,旨在引出对4G网络规划相关问题的思考,更好地定位和建设4G网络。