基于SVM的乳腺癌X光照片计算机辅助诊断模型

乳腺癌是现代女性最常见的恶性肿瘤之一。支持向量机SVM是一种基于统计学习理论的机器学习算法,它能在训练样本很少的情况下达到良好的分类效果。本文提出一个基于支持向量机的超声乳腺肿瘤图像计算机辅助诊断系统,它由图像预处理、ROI特征提取和SVM分类器异常诊断三个模块构成。通过实验证明,在处理相同的样本数据集时,基于SVM算法的计算机辅助诊断系统相对于BP神经网络,有更高的诊断灵敏度。统计学习理论的发展将更加完善SVM,具有高分类性能的分类器将使计算机辅助诊断的能力进一步提高。     

基于SVM分类的网络入侵检测研究

提出基于SVM的网络入侵检测模型,模型采用一对一的构造方法,用网络入侵数据做为模型的输入,入侵类别作为模型的输出,利用MATLAB平台进行仿真实验,并与其它方法进行比较.实验结果表明:SVM网络入侵检测模型的分类准确率高于Kohone模型,可以达到99.2%.     

基于遗传算法—BP神经网络的乳腺肿瘤辅助诊断模型

针对BP神经网络在辅助诊断建模过程中因输入特征的多维性而造成模型精度低、建模时间长等问题,提出基于遗传算法—BP神经网络的乳腺肿瘤计算机辅助诊断模型。首先提取乳腺肿瘤感兴趣区域的几何特征、形状特征、灰度特征、纹理特征、频率特征和边缘特征共79维;其次,用遗传算法（GA）对提取的特征进行约简,去掉一些冗余特征,选择最能体现肿瘤良恶性的特征组合17维;最后采用BP神经网络对17维特征进行乳腺肿瘤辅助诊断研究。实验结果表明,基于GA-BP的模型在乳腺肿瘤识别中取得了良好效果。     

基于SVM的小波图像去噪

在小波分析的基础上,运用支持向量机(SVM)方法来对噪声和非噪声数据进行分类。首先,把一带有噪声的信号进行多尺度小波分解;然后通过试验检测出小波分解系数中部分噪声信号和非噪声信号,得到样本数据来训练SVM;最后对所有的小波系数用训练后的SVM来进行分类得到非噪声信号,并且对这部分非噪声信号进行小波重构即达到了去噪的目的。     

基于SVM的汉语动词短语识别

支持向量机(Support Vector Machines，SVM)是一个很有前途的分类新技术。本将支持向量机应用到汉语短语识别中，提出了一种基于支持向量机的汉语动词短语自动识别算法的设计与实现，和传统的基于规则的方法相比取得了比较满意的结果。     

基于SVM的分类方法及其应用

本文对支持向量机的原理、核函数及分类方式进行了详细的介绍,给合实例探讨了支持向量机在分类中的具体应用,并根据应用结果指出了支持向量机的优缺点,最后展望了支持向量机在分类应用的前景。     

一种基于SVM的网络异常流量检测新方法

提出了一种基于SVM的网络异常流量检测新方法.分析了支持向量机的基本原理,结合网络流量异常检测的特点,讨论了异常检测的特征选择问题;提出了网络流量相关性、包长度统计变量以及异常报文统计等具有代表性的特征参数,描述了数据的预处理方法.试验结果表明,所选特征参数可有效地检测网络流量异常变化,说明基于支持向量机的在网络异常流量检测具有较好的可应用性.     

基于SVM的异常行为检测在电子考场中的应用研究

电子监考系统在我国已经得到广泛应用,本文针对考场视频分析的应用需求,以智能视频监控理论为依据,研究基于视频分析的考场异常行为有效识别方法。本文基于目标对象的皮肤特征模型,设计和生成行为模型,结合SVM支持向量机,实现在视频帧序列中检测考场异常行为。该模型可以应用于考场视频监控系统中,有助于提高系统的智能化,增强考场监控能力。     

基于人工智能的计算机辅助教学

文章从人工智能及其研究内容,分析了计算机辅助教学的发展现状和存在的问题,阐述了智能计算机辅助教学系统的内容,重点探讨了基于人工智能的智能计算机辅助教学系统的未来发展方向。     

基于改进PSO的SVM算法在数据库入侵检测中的应用研究

随着数据库应用越来越广泛,数据库信息泄露和篡改事件逐渐显现出来,数据库安全问题备受关注。入侵检测能够主动发现数据库中的各种攻击行为,弥补传统安全技术的不足,但由于现阶段大部分入侵检测技术工作量巨大,因而未能智能地进行检测判断。基于该问题,提出一种基于改进PSO的SVM算法对数据库进行智能入侵检测,利用改进PSO算法对SVM算法的惩罚因子和核函数参数进行寻优,利用寻优后的SVM对数据库操作进行分类,判断其是否属于正常操作行为。     

漏斗注塑模计算机辅助设计

采用计算机辅助进行注塑模具设计,是现代化模具加工的趋势。以漏斗注射模具为例,阐述了Pro/E模具设计流程与技术优势,与AutoCAD及MasterCAM联合使用,实现模具的CAD/CAM,有效地帮助设计人员摆脱复杂的空间想象,大大缩短模具设计周期,提高设计效率和模具的加工精度。     

同传翻译教学的机译辅助模式研究

同声传译是口译工作的巅峰,而现有的同传模式及译员数量很难满足社会的需求。本文以语料库机辅翻译为基础,提出协作式的同声传译运作模式,并希望这能为同声译员的培训和实践提供新的方法。     

人眼视觉信息处理模型的研究

人造视网膜将外来光信号转化为电信号,用人造视网膜替代外层受损视网膜的功能,直接用人造视网膜处理之后的信号刺激视网膜内部神经细胞,从而使外部视网膜病变引起的失明得到恢复．而微电极之前的图像信息处理过程需要一个视觉信息处理模型为基础．该文利用子波变换对图像信息处理的灵活方便性,以及子波变换与人眼视觉信息处理过程的相一致性．在目前子波研究的基础上,把子波变换的思想应用于可恢复盲人视觉的视觉信息处理模型之中．     

A computer aided consultant system for mammogram diagnosis

１　Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　Ｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｍａｌｉｇｎａｎｔｄｉｓｅａｓｅｓ,ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｆｏｒｗｏｍｅｎ．Ａｎｅａｒｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｃａｎｓａｖｅｌｉｖｅｓ,ａｃｈｉｅｖｅｄｂｙｅａｒｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｗｉｔｈｍａｍｍｏｇｒａｍｓ．Ｉｔｉｓａｎｉｎｔｅｎｓｉｖｅｔａｓｋｆｏｒｔｈｅｒａｄｉｏｌｏｇｉｓｔｂｅｃａｕｓｅｍｕｌｔｉｐｌｅｒｅａｄｉｎｇｓｏｆａｓｉｎｇｌｅｍａｍｍｏｇｒａｍａｒｅｎｅｃｅｓｓａｒｙｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｎｃｒｅ…     

数字化管线空间数据库的概念模型

本文从分析数字化管线空间数据库设计的目的以及空间数据库的特性入手,对各实体集内部的关系、实体集之间的关系进行归纳,进而得出了数字化管线空间数据库的概念模型.     

基于HSI颜色模型重影画面的自动检测

提出了一种从图像处理角度检测重影画面的方法．该方法以台标作为基准物，在HSI（hue saturation intensity）空间界定提取颜色的范围，根据台标区域中具有提取颜色的像素数目与固定阈值的比较，识别出重影画面．从实验结果可知，该方法对于重影画面的检测是有效的．     

一种基于小波变换的动态轮廓模型

梯度矢量流模型广泛应用于计算机视觉与图像分割,但是受噪声的影响,在处理许多医学图像时不能正确收敛到目标轮廓．本文结合小波变换与梯度矢量流模型提出了一种新的动态轮廓模型．新模型定义小波变换矢量替代梯度矢量,并用多尺度小波变换对图像进行预处理．新模型具有更好的抗噪性,并能够得到连续的边缘点．结果表明新模型提高了动态轮廓模型方法分割复杂图像的能力,是一种有效的医学图像分割方法．     

高校教学资源数字化整合模型的建构研究

随着高校数字化教学资源建设的不断发展与完善,数字化资源呈现多元性和分散性,数据类型的离散性也越来越大。为优化资源建设,适应21世纪高校图书馆发展的需要,根据教学资源的数据特点和存储特性,提出了教学资源海量存储的设计方案和建构模型。     

《计算机辅助设计Auto CAD》课程教改探讨

中等职业学校工科专业普遍开设Auto CAD课程,针对目前中职学校生源理论基础薄弱及Auto CAD课程实践性、专业性强的特点,指出Auto CAD课程教学内容、教学方法与教学评价的改革,从而提升教学质量。     

计算机教学中应强调的几种图像处理方法

图像处理方法有很多种,教学中应特别强调图像增强、图像编码、图像复原、图像分割、图像识别等方法的使用,重点把握各种方法的适用情况.