多类别肿瘤分类的特征基因选择方法研究

以肿瘤基因表达谱指导肿瘤的分类是目前机器学习领域的一个研究热点.对多类别肿瘤分类中的关键问题——特征基因选择方法进行了研究,提出了混合式特征基因选择策略.该策略首先利用7种特征选择算法提取与分类高度相关的基因,随后采用SSiCP算法消除冗余基因.实验是在肺癌的多类别基因表达谱数据集上完成的.实验比较了7种特征选择算法的性能,发现CFS算法加SSiCP算法的混合式基因选择策略可以获得数量较少的特征基因集,在训练集和独立测试集均有较高的准确度.所获得的最精简基因集中的部分基因据文献报道与肺癌的发生发展密切相关.实验结果证实了混合式特征基因选择策略的有效性.     

基于小波变换的图像融合系统

本文提出了一种新的图像处理系统。该系统把小波变换和图像融合相结合,从而得到包含更多细节特征的新图像。     

量化层多生物特征融合的最佳权值

该文对多生物特征融合中的量化层融合进行了研究,给出了能使识别系统性能提高的最佳权值方案.论文首先提出了一种便于对融合策略进行研究的量化值归一化模型.然后针对3个与生物特征识别性能有关的参数,错误接受率FAR、错误拒绝率FRR和等错率EER, 分别进行讨论,推导出使它们降到最小时的权值条件.最后以掌纹特征为例,进行多生物特征融合实验.结果表明了量化层融合能有效提高系统识别性能.     

面向三维残缺点云图像的数据精简方法

为解决残缺点云模型数据精简时边界特征容易失真的问题，以汽车覆盖件中的薄壁类零件为研究对象。提出一种保留残缺点云边界特征的数据精简方法。借助KD-tree建立数据索引结构，获取数据点最近邻，并通过邻域点拟合出微切平面的方法，计算出点云数据的法向量。利用法向量夹角大小关系，选取边界以及孔洞特征点的初始种子点。再根据欧氏距离实现初始种子点的邻域搜索，从而完成边界以及孔洞邻域特征点的提取。根据曲率精简的方法，对非特征点进行数据精简，最后，合并特征点云与非特征点云，实现对残缺点云模型的数据精简。将随机精简法、曲率精简法分别用于点云模型精简处理，结果表明：相比于其他两种方法，所提方法更好地保留了模型边界以及孔洞邻域特征数据点，其标准偏差、曲面表面积变化率优于其他两种方法且变化相对稳定。     

基于ORB算法的输电线路异物识别研究

针对输电线路异物检测问题,通过分析航拍视频,提取关键帧并采用帧差法标注异物,使用特征点跟踪异物,从而达到输电线路异物检测的目的。将预估区域漂移法与欧式距离法融合,弥补关键帧冗余的缺陷;使用概率密度函数分析网格内异物占有率,剔除帧差法中微小非目标区域;提出K-means算法聚类分析Oriented Brief(ORB)算子,可精简特征点提高匹配率。实验结果表明,能有效精简关键帧,并且改进帧差法可精确提取异物;同时快速准确提取ORB算子;故而可快速识别线上异物。     

基于条件随机场的中国人名识别方法

充分利用人名的外部特征和内部颗粒特征,提出了一种基于条件随机场的中国人名识别方法.通过建立原子模板和复合模板,将局部特征、关联特征、全局特征以及专家知识相融合,基于条件随机场建立了相应的语言模型,极大地提高了人名识别的准确率和召回率.     

多传感器系统最优决策融合的熵方法

根据多传感器最优决策融合的信息模型提出了多传感器决策融合熵的概念；推导了多传感器系统最优决策融合的熵规则，分析了该方法对融合系统的可行性和虚警率的影响，表明该方法对提高融合系统品质具有重要意义。     

复杂采空区多次探测的点云数据精简方法

 针对复杂采空区激光探测中存在探测盲区需要进行多次重复探测的问题,研究激光多点扫描的点云数据精简方法。通过多点探测避免了单次探测盲区,加密了数据稀疏区。通过分析激光扫描轨迹线的拓扑关系,归纳了点云数据的分布特点。在对比传统数据精简的基础上,提出了保留采空区几何特征更为有效的点云数据精简方法--边长角度综合判据法,将密集区域的点云数据进行稀释。验证结果表明,通过对比精简前后求得三维模型的体积、精简率等指标,认为该方法保证了边界三维信息的完整性,而且该方法的数据精简率可达15%~25%。为矿山复杂采空区激光扫描三维空间信息精简获取提供了一种新思路,可后续三维建模及应用奠定基础。     

一种基于数据挖掘的多步入侵警报关联模型

基于传统网络入侵检测系统, 提出一种基于数据挖掘的多步入侵警报关联模型. 该模型能将多个入侵检测系统的警报信息进行融合, 对大量、 无序的警报信息进行分析, 发现其中的内在联系, 精简攻击事件警报, 并通过不断更新场景知识库发现融合后警报中的多步入侵行为. 与已有模型进行对比的结果表明, 该模型的关联分析方法及多步入侵知识库的建立有助于更好地结合系统的特征实现多步入侵的警报关联.     

移动机器人的障碍物群检测方法

利用激光和超声波传感器在用栅格表示法形成地图的基础上，提出了进行数据融合以提取环境特征的新方法：识别障碍物群。该方法能够在密集障碍物环境中为机器人的路径规划和避障提供准确的环境特征信息，提高机器人系统的自主性和实时性。实验结果表明了该方法的有效性。     

融合句义特征的多文档自动摘要算法研究

多文档自动摘要研究是自然语言处理领域的关键问题之一,为使抽取的摘要更能体现多文档主题,本文在子主题划分的基础上,提出了一种融合句义特征的句子优化选择方法.该方法基于句义结构模型,提取句义结构中的话题、谓词等特征,并融合统计特征构造特征向量计算句子权重,最后采用综合加权选取法和最大边缘相关相结合的方法抽取摘要.选取不同主题的文本集进行实验和评价,在摘要压缩比为15%情况下,系统摘要平均准确率达到66.7%,平均召回率达到65.5%.实验结果表明句义特征的引入可以有效提升多文档摘要的效果.      

基于局部特征分析与最优化匹配的人脸识别算法

在分析传统弹性图匹配的基础上, 提出一种基于局部特 征分析(LFA)与最优化匹配的人脸识别算法. 该算法首先利用神经网络方法估计出在识别人脸中起重要作用的一些特征点(如瞳孔、 眼角、 眉心、 眉角、 嘴角等), 之后利用Gabor小波的局部多尺度分析特性提取特征点的多尺度特征. 这样人脸的每个特征点就被一系列的 Gabor小波系数所表示, 最后对待识人脸与人脸库中人脸的相应特征点的多尺度特征进行最优化匹配找出需要的人脸. 对最优化匹配方法给出了严格的数学证明, 同时也给出了Yale大学和ORL人脸库上的测试结果. 理论和实验证明, 该方法远优于传统的EigenFace方法, 同时能有效地克服光照变化对人脸识别的影响, 在一定程度上对表情的变化也有较好的鲁棒性 .     

免疫编程的故障特征构造方法

在原始特征的多项式组合优化中,针对遗传编程易陷入局部优化解的缺点,引入了免疫编程的故障诊断优化策略,将类内类间散布矩阵判据作为抗体的亲和度,利用克隆、变异和更新等免疫算子实现抗体的优化,从而获得了最佳分类能力的复合特征.对发动机异响信号的6个典型时域特征的应用表明,克隆选择机制维持了抗体群体的多样性,同遗传编程方法相比,优化的复合特征具有更好的识别效果.     

基于子图特征的科学家合作网络链路预测

提出了多种基于子图结构特征的新特征,构建了基于节点重要性、基于节点共同邻居、基于边共同邻居、基于邻居子图和基于边子图五类特征,并将这五类特征中的多种特征分别作为特征输入,运用机器学习的方法,实现科学家合作网未来合作关系的预测。研究中发现,基于边子图特征的链路预测准确率最好。此外,研究中运用基于模型的特征排序和最大信息系数特征选择方法分析类内特征的影响力以及相互关系,通过机器学习算法的分类模型进行链路预测。该方法能够有效地揭示网络类内特征在预测中的重要性和相关性,有利于发现影响力大的特征和冗余特征。     

基于ICA多特征融合的人脸识别

提出了一种基于特征融合的人脸识别方法.该方法首先对预处理后的人脸图像进行全局特征及局部分量的提取,分别采用离散余弦交换(DCT)提取包含图像大量信息的低频部分特征和奇异值分解(SVD)抽取图像的代数特征作为图像的全局特征,采用非负矩阵分解(NMF)提取图像的局部分量特征,然后将此两类特征以独立成份分析(ICA)进行融合,获取用于人脸识别的特征向量.在本文的实验中,我们将此特征向量应用于支持向量机(SVM)进行分类训练及识别测试,并获得较好的结果.     

分组对称旋转周期结构固有频率分裂解析分析

针对工程领域广泛存在的一类分组旋转周期结构开展了解析动力学研究.提出了一种利用等效对称单元判别固有频率是否分裂的简便方法.采用直接摄动法研究了对称单元分布对模态特性的影响,揭示了等效对称子单元的分组方式与固有频率分裂之间的映射关系.该映射关系提供了一种抑制固有频率分裂的对称单元拓扑调整方法.该方法可用于超声电机和陀螺仪等对固有频率分裂敏感的重要领域.仿真结果验证了固有频率分裂规律的正确性.     

一种新的汉语方言辨识特征

将声学特征与韵律特征相结合,提出一种新的混合区间特征,并将该特征和常见的美尔倒谱系数(MFCC)特征与线性预测倒谱系数(LPCC)特征进行对比,通过符号化语言辨识方法对北方方言、吴方言、粤方言和闽方言进行辨识,以验证混合区间特征的有效性。结果表明,混合区间特征比MFCC特征和LPCC特征具有更好的方言辨识效果,对4种汉语方言15s语音片段的方言辨识率可以达到92%。4种方言中,混合区间特征对闽方言和粤方言的识别率最高,分别达到了96%和95%。     

基于邻域互信息和自组织映射的特征基因选取

针对基因表达谱数据的高维度、低样本和连续型等特点,提出一种结合邻域互信息和自组织映射进行特征基因选取的方法.首先提出一种改进的Relief算法,对基因进行排序生成候选特征集合;然后提出基于邻域互信息的自组织映射算法对生成的候选特征基因进行聚类;最后利用提出的属性重要性系数从每一类簇中选择代表基因组成特征基因子集.实验结果表明,该方法可以快速有效地选取肿瘤特征基因,能获得较好的分类结果.     

Lexicographic Image Hash Based on Space and Frequency Features

A lexicographic image hash method based on space and frequency features was proposed.At first,the image database was constructed,and then color and texture features were extracted from the image blocks including information for every image in the database,which formed feature vectors.The feature vectors were clustered to form dictionary.In hash generation,the image was preprocessed and divided into blocks firstly.Then color and texture features vectors were extracted from the blocks.These feature vectors were used to search the dictionary,and the nearest word in dictionary for each block was used to form the space features.At the same time,frequency feature was extracted from each block.The space and frequency features were connected to form the intermediate hash.Lastly,the final hash sequence was obtained by pseudo-randomly permuting the intermediate hash.Experiments show that the method has a very low probability of collision and a good perception of robustness.Compared with other methods,this method has a low collision rate.     

利用颜色和纹理特征的图像检索技术研究

提出了融合颜色和纹理特征的图像检索算法.在颜色特征的提取中,提出了一种矩形重叠式分块策略对图像进行分块.在对纹理特征提取中,提出了利用共生矩阵对图像的整体区域有着较好的处理效果以及Gabor小波变换对图像中的局部区域的频率和方向信息的优异性能.利用归一化理论,融合3种不同特征.并通过实验证明该方法能够提高图像的检索性能.