基于异质分类器集成的蛋白质结晶倾向性预测

X射线结晶学是确定蛋白质分子结构的重要方法之一。准确预测蛋白质的结晶倾向性对于基于X射线结晶学的蛋白质结构确定的成功率具有重要意义。该文提出了一种基于异质分类器集成的方法,以进一步提高蛋白质结晶倾向性预测的准确率。首先从蛋白质序列出发抽取氨基酸组成成分、伪氨基酸组成成分、伪位置特异性得分矩阵以及伪溶剂可及性特征,并将这些特征进行组合;然后,在特征空间训练多个异质分类器并进行集成。该文所提方法在公开训练集上的五重交叉验证及独立测试集上的马修斯系数分别达到了0.64及0.73。与现有的基于序列的蛋白质结晶倾向性预测方法的对比结果进一步验证了所提方法的有效性。     

基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法

针对目前癫痫自动检测算法多集中于为单个患者建立检测模型,泛化能力较弱的问题,提出一种基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法.该算法使用多个癫痫患者的脑电数据,先对数据进行预处理后分析脑电数据间存在的特征,再对特征进行筛选,训练出一个跨患者的癫痫自动检测模型.该算法不需为每个患者建立单独的检测模型,实现了仅使用一个检测模型...     

基于Gabor滤波的图像质量

基于Gabor滤波器的指纹图像质量分区方法，对指纹图像的各个分区进行了质量评价。然后对高质量分区直接进行脊线跟踪．提取细节特征点；对低质量分区先使用普遍使用的预处理方法，再进行特征提取。对著干幅低质量指纹进行了实验，得到了不错的实验效果，并且实验的效率和准确率也有所提高。     

基于Gabor特征与支持向量机的字符识别系统研究

利用计算机进行字符自动识别与录入的技术对机器翻译、数据挖掘、人工智能等都有着重要的理论意义和实用价值,基于数字图像处理技术的字符识别是其中的一个重要发展方向。文章重点研究了字符特征提取和匹配识别这两个影响字符识别效果的因素,根据中文字符笔画的方向特点,选择了对图像方向特征敏感的Gabor变换作为特征提取方式,在获取字符的特征向量后,先利用最小距离分类器进行预分类,再利用最小距离分类中产生的候选样本集训练SVM分类器,识别时只需利用候选集分类器依次判决,降低了训练和识别工作量,同时提高了识别效率。实验表明,系统对网站导航字符平均识别率达94%以上,具有一定的理论意义和实用价值。     

裂缝图像识别与特征参数算法的研究

裂缝图像的计算机自动识别和参数统计在工程质量调查方面具有较好的应用前途,与目前人工判读相比,不但提高了工作效率,页提高了解释精度。要实现对裂缝图像解释,首先改进了中值滤波技术,通过改进算法,裂缝边缘得到较好的保护;其次利用最大类间方差阈值法进行图像分割,并根据裂缝的线性特征,进一步去除非裂缝图像;最后提出一种合理地有效地计算裂缝平均宽度、长度及每一段的裂缝宽度算法。该算法应用于裂缝识别和检测过程中,获得良好的应用效果,证明了算法的有效性。     

Al-Mg合金钨极气体保护焊接电弧的光谱特征提取方法

摘要：
以Al-Mg合金的脉冲交流钨极气体保护焊接为背景，运用主成分分析方法对电弧光谱进行冗余信息去除和特征信号提取，分别使用信号脉冲周期内平均和小波重构的方法对特征信号进行去脉冲干扰，并对特征信号和不同类型焊接缺陷间的关系进行研究.结果表明，第1、2主成分包含了电弧光谱中的主要信息，分别对应Ar I谱线和金属谱线，反映了焊接过程的不同方面，第1主成分特征信号与电弧的热量输入关系较大，而第2主成分特征信号与熔池的稳定性密切相关.
     

闻声而动的机器

就在刚刚过去不久的863成果展中,北京市民亲眼看到了那只可以与之对话的大熊猫,不禁神游于梦幻和现实之间。这项成果的获得要归功于现代语音识别技术。 语音识别技术是一门综合学科,是模式识别的一个分支。它以语音为研究对象,涉及信号处理、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等诸多研究领域,最终目标是实现人和机器用自然语言顺利地进行对话。     

COMP：一个中文网络评价信息挖掘系统

网络中大量的评价信息有着重要的利用价值,评价挖掘技术可以自动地挖掘出这些评价信息中所蕴含的评价者对评价对象的态度和意见.为此,设计实现了一个面向中文网络信息的评价挖掘原型系统COMP,实验表明该系统的挖掘结果具有一定的参考价值和实际意义.     

癫痫脑电的特征提取方法综述

癫痫是一种常见的以反复癫痫性发作为特征的慢性神经系统疾病。癫痫性发作的自动检测是通过机器学习及数据挖掘等方法对癫痫发作脑电自动识别的一种技术。如何设计合适的脑电特征提取方法是有效完成癫痫性发作自动检测的关键所在。文中系统总结了用于癫痫性发作自动检测的脑电特征提取方法,分别从时域分析、频域分析、时频分析、非线性动力学、图论、癫痫计算模型6个方面将已有的癫痫脑电特征提取方法进行归类,并对每类方法的基本原理和设计思想进行了系统的阐述。