集成CIMS的电子商务平台设计

分析了集成CIMS的电子商务平台的研究意义,讨论了以市场信息为桥梁,建立一个集成CIMS的电子商务平台的可行性.在此基础上,分别对平台的3种接入者即客户、电子商务服务商和企业内部CIMS系统给出了各自的集成方法.最后,提出了一种用J2EE技术结合WAF、Struts框架来实现上述3种接入者集成的电子商务平台的设计方案.     

基于Web服务的EAI解决方案探讨

使用Web服务,通过松散的应用集成,有力推动EAI(企业应用集成)实施,尤其是为B2B电子商务应用交互集成提供了优质、廉价的解决方案,文章将用实例探讨怎样利用Web服务进行企业应用集成.     

图像索引和相关反馈在RBIR中的应用

图像索引和相关反馈是改进基于区域的图像检索(RBIR)的2种有效的方法.本研究在图像索引方面采用随机局部搜索(RLS)算法对图像上的区域进行聚类,并引入倒查文件技术对图像库进行索引;在相关反馈方面,采用基于支持向量机的相关反馈算法来改善检索结果,并提出了一种新的核函数使该算法更适宜基于区域的图像表示.在海量图像数据库上的实验结果说明了该算法的有效性.     

基于模糊核聚类的肝脏MRI肿瘤提取方法

针对肝部图像特点,在传统模糊核算法中引进邻域像素的空间信息,提出灰度和空间信息相结合的特征加权核聚类方法.该方法在核聚类过程中利用分割熵作为高斯演化策略的适应度函数对灰度和空间信息的权重进行优化,从而达到肿瘤提取的目的.本方法对福建省肿瘤医院提供的30个腹部MR图像序列进行实验,结果表明该方法对肝脏MRI肿瘤提取的有效性.     

基于改进的区域生长鼻咽癌MR医学图像分割

在综述医学图像分割技术的基础上,针对临床鼻咽癌MR医学图像的特点,提出一种基于区域生长的改进分割方法.该方法从基于区域生长的自动分割入手,克服以往交互式地定义初始种子的不足,利用概率矩阵完成初始种子的自动生成,再运用SUSAN算子作为区域生长的终止准则,从而实现对鼻咽癌MR医学图像的有效分割.以福建肿瘤医院临床医学图像数据进行分析实验,结果表明,该方法分割效果显著提高.     

基于MLP和SVM技术的骨性关节炎中药复方辨证分类研究

以多层感知器(MIP)与支持向量机(SVM)集成手段为分析工具,研究治疗骨性关节炎疾病的中药复方药物的分类判断,得到复方药物中分歧药物的分类和关键药物的选择.同时结合模式分类规则得到最相似药物的分类,为中药复杂组效关系的阐明及OA中药新药的研制提供了重要基础数据.预测结果与该疾病的临床试验结果进行比较,分类结果与中医理论相吻合.     

基于改进C-V模型乳腺癌MR图像分割

在乳腺癌MR图像分割中,传统C-V模型没有充分利用图像边界曲率信息,需要重新初始化水平集函数使其保持为一个符号距离函数(SDF),导致图像分割比较慢,同时目标区域易产生过度分割.为此,通过在传统的C-V模型中引入惩罚能量项和全局边界曲率能量项,提出一种改进的C-V模型图像分割方法,克服了水平集函数需要重新初始化和目标区域易产生过度分割等问题.实验表明,改进的C-V模型对乳腺癌MR图像具有较好的分割效果,分割收敛速度较快.     

基于J2EE的医药集中采购系统设计与实施

应当前医药市场的业务需求以及政府集中采购的进一步推广,通过对J2EE规范体系架构的分析和讨论,设计实现了一个基于J2EE的政府医药集中采购系统.提出了一个以J2EE为基础结合MVC设计模型构建电子采购平台的思路,并以一个实例阐述了电子集中采购系统的具体设计与实现方法.     

基于感知的大范围人造对象图像结构特征抽取

基于内容的图像检索(CBIR)系统传统上仅仅使用颜色特征和纹理特征进行图像的底层分析,不足以满足检索性能的要求.要提高基于内容图像检索的鲁棒性,需要检索系统能分析更多的图像底层特征.对于包含大范围人造对象(比如:建筑物、高塔、桥梁和其他结构对象)的图像,提出应用感知分组(perceptual grouping)规则抽取图像的结构特征,并结合使用该结构特征,对特定的图像库进行分类和客观评价.     

基于神经网络球面领域覆盖构造法及其应用

针对大模式类识别问题 ,介绍基于神经网络球面领域覆盖构造方法的思想 ,并给出覆盖构造法在典型大模式类识别问题的应用 ;通过比较覆盖方法在实际应用中的效果 ,说明基于神经网络球面覆盖构造法从根本上解决了前馈神经网络大模式类识别遇到的学习训练慢、不收敛的问题 .同时 ,与其他方法的有机集成 ,能极大地提高解决大模式类识别问题的速度和准确度 .