基于加权特征子空间的支持向量机核函数研究

针对数据分类交叉空间易错分问题,提出一种基于加权特征子空间的支持向量机核函数方法。该方法利用加权特征子空间与稀疏表达等相关理论进行支持向量机核函数优化,首先利特征子空间重叠率与数据的信息熵对数据特征进行加权,再通过对L_1范数正则项的加权处理调节异类数据间的稀疏性和同类数据间的稠密性;最后对处理好的数据进行分类测试。仿真实验表明该算法能够在一定程度上提升分类效果,以达到优化核函数的目的。     

基于上下文特征的视网膜血管分割算法

针对视网膜血管分布复杂且多变,提出一种基于上下文特征提取的视网膜血管分割算法。首先通过霍特林变换(Karhunen-Loeve, K-L)生成灰度图并经过预处理增强对比度。然后经过局部信息熵进行采样。该网络编码部分的多感受野残差编码模块在兼顾速度的同时对特征进行充分的提取。同时底部的特征融合模块由非对称融合非局部模块和非对称金字塔非局部模块两部分组成,用于融合图片的上下文特征。而解码部分由多个微型U型网络组成,保证将底层特征和高层映射特征有效融合并进行深层次的再提取。本文算法在血管分割的数字视网膜图像数据集(digital retinal image for vessel extraction, DRIVE)数据集进行仿真,准确率为96.45%,特异性为98.37%,敏感度为82.7%,实验结果表明能有效地分割视网膜血管。     

基于多尺度注意力的皮肤镜图像自动分割算法

针对现有的皮肤镜图像分割算法存在边缘分割时效果较差和对中小目标的识别能力较弱等问题。本文提出了一种基于多尺度注意力融合的分割网络MAU-Net(Multi-scale attention U-Net)。MAU-Net网络是以U-Net网络为基础的分割模型,通过本文设计的多尺度注意力模块(MA),在特征提取时融合不同层次的特征,并将重要的目标特征给与一定的权重,从而使网络能更快和更精准的分割出目标区域。实验结果显示,在ISIC2017数据集上平均交并比(MIOU)、精确度(PRE)和kappa值分别为83.61%、93.58%和81.70%,性能比U-Net分别提高了5.27%、2.01%和6.83%;并在ISIC2017挑战赛数据集上进行了消融实验,实验结果验证了MA模型有助于网络性能的提升。本文提出的MAU-Net网络在皮肤病变分割任务中表现优异,同时具有良好的泛化性能。     

基于锐度感知最小化与多色域双级融合的视网膜图片质量分级

针对视网膜图片质量差异性大,质量分级模型泛化性能不足的问题,本文提出一种基于锐度感知最小化(Sharpness Aware Minimization,SAM)的多色域双级融合分级方法,用于视网膜图片质量评估。该方法首先采用RGB、HSV和LAB三种色域空间作为模型的特征提取空间,并利用ResNeSt作为特征提取网络,提取不同色域的空间特征。然后利用模型的特征级与预测级进行双级融合,再利用SAM优化方法提高视网膜图片质量分级模型的泛化性能。最后在EyeQ数据集上进行实验仿真,其准确率为87.35%、精确度为85.87%、敏感度为85.07%、F值为85.44%,所提方法的整体分级性能优于其他方法。     

基于素质教育下特色学科专业培育机制的研究

在分析当前专业建设和发展中存在不足的基础上，本文提出了高校应重视特色学科专业建设，走内涵发展道路，并阐述了加强特色学科专业建设管理措施。     

分形理论下支持向量机核函数选择

支持向量机(support vector machine,SVM)是一种基于核的机器学习方法,不同的核函数对SVM的性能影响显著,如何针对具体问题获得一种有效的核函数选择方法成为SVM研究领域的一个重要问题。目前核函数选取仍是一个开放性的问题,存在着一系列的偶然性和局限性。而针对相对复杂问题时,使用何种类型的单一基核函数难以反映出其分布特征。因此,提出一种基于分形理论的核函数选择方法,在考虑不同核函数度量特征的同时,结合具体问题样本分布特征合理构造或选择核函数类型,并通过数据仿真以及相似性对比验证了算法的合理性。     

基于分形理论的支持向量机核函数选择

核方法是机器学习领域内的研究热点之一,在处理非线性和高维数据问题中表现出许多优势,已被广泛应用于分类、回归等领域.支持向量机是最具代表性的核方法,而不同的核函数具有各异的度量特征,故核函数的选择对支持向量机泛化能力有着重要的影响.而目前核函数的选择仍是一个开放性的问题,存在着一系列的偶然性和局限性.该文利用分形几何分析数据蕴含的特征信息来有指导性地选择核函数,以提高支持向量机的泛化能力,并通过实例仿真验证该方法是有效可行的.     

基于特定深度内部学习网络提高"不理想"图像分辨率

现有基于深度学习的图像分辨率提升方法中需耗费大量时间训练,且受限于特定的训练数据等问题。本文引入“零射击”超分辨率概念,可以重复利用已有照片、噪声图像、生物数据以及获取过程未知或非理想的其他图像的相关内部信息,以提高其分辨率。在测试阶段训练一个小的图像特定卷积神经网络,仅需对从输入图像本身提取的示例进行训练；然后通过单个图像内部信息再现,进一步利用图像内部相关信息,以增强图像分辨率。实验结果表明,本文算法可以加快训练速度且不需要标准训练集,图像分辨率优于现有基于卷积神经网络的超分辨率方法,以及已有的无监督超分辨率方法。     

高校校园规划与建设刍议

当前教育规模变化迅速，高校均不同程度需要调整校园规划并投入专项资金建设。本文从规划指标切入探讨了高校校园规划更新面临的问题，分析了校园规划更新时普遍存在的辨证关系，提出了保障校园规划建设顺利实施的相关举措。