基于分组特征多核支持向量机的微钙化簇检测

针对疑似区域内的乳腺微钙化簇和正常乳腺组织特征的多源性这个一直被忽略的问题,提出基于分组特征多核支持向量机(GF-SVM)的乳腺微钙化簇检测。特征被分组后针对不同源特征分别使用不同的核函数映射,组合成多核SVM。将多核SVM转化为半定规划问题,求解多核SVM的核函数权值系数。在训练样本的选择方面采用主动反馈学习方法最终得到稳定的样本模型。实验结果表明,与传统的基于单核SVM相比,该方法具有更好的检测性能。     

Deep Web数据源的发现和分类

为了最大限度地获取Deep Web数据源信息,并对获取到的数据源信息进行分类,方便后续的数据源集成工作以及用户的检索使用,提出了一种基于数据库的实时的Deep Web数据源搜索框架,该模型在本地服务器上设计安装"数据源发现应用程序"模块,通过各搜索网站下载安装的"客户端数据源应用程序"模块实现数据信息的对接和实时传送.为了保证检索效率,利用知网结合同义词词林对各大被检索网站进行分类.