一种基于WEB站点的多媒体数据挖掘方法

随着Web技术及Web数据挖掘技术的成熟和发展，对Web中多媒体的挖掘已经开始成为人们研究的一个热点。基于国内现阶段对Web数据挖掘的研究大多停留在对文本的挖掘，而对多媒体挖掘的研究还很少的状况，采用了基于内容的多媒体相联规则方法——最大出现次数算法，对多媒体数据进行挖掘．先建立了挖掘的基本框架，然后具体介绍这种方法，并详细描述了挖掘的基本流程，最后展望了该领域将要作进一步研究的内容．     

基于MFCC与CHMM的方向指令语音识别

随着科学技术尤其是计算机技术的不断发展,语音识别被广泛应用到各个领域.针对方向指令的语音,使用梅尔倒谱系数(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)作为特征参数,连续马尔科夫模型(Continuous Hidden Markov Model,CHMM)作为识别模型,对语音信号进行识别处理.实验结果显示,此方法在方向指令语音识别中取得了良好的结果,有较高的识别准确率.     

基于PCA的脂肪肝超声RF信号特征选择

随着对脂肪肝超声图像识别的深入研究,越来越多的识别特征被提出来。而特征之间的相关性造成干扰信息,使得识别率反而下降。文中基于超声射频信号提取特征参数,通过两独立样本均数的t检验和主成分分析法,从10个特征参数中,组合前三个特征值的特征向量得到组合特征。前三个特征值的累积贡献率达97.86,在去冗余的同时,保留了绝大部分的原始信息。将改进方法应用于脂肪肝超声图像的识别,平均识别率从选用所有特征的75.63提高到了88.99。     

用频域分析最佳阈值的方法进行超声医学图像分割

超声图像的分割问题是超声图像分析和理解中的一大难题.由于超声图像背景较暗,光照不均的特点,传统的分割方法在超声图像中不能得到很好的分割效果,本文在频域范围基于相位的相关性讨论图像的最佳阈值,通过选取适合超声图像的参数获得最佳阈值并对其进行自动分割,实验证明,针对超声图像,本文的方法优于传统的在灰度域讨论最佳阈值的方法.     

基于计算机网络的交互式多媒体CAI教室建设模型

在分析面向２１世纪的信息技术和教育发展趋势的基础上，对传统的教学模式存在的问题进行了分析，提出了“基于计算机网络的交互式多媒体ＣＡＩ教室”的建设模型，并分析了通过此教室的功能特点能够改进传统教学模式的可行性     

基于Wistar大鼠动物实验的早期脂肪肝识别研究

临床上对早期脂肪肝的准确诊断具有较大难度,文中采用Wistar大鼠动物实验数据,研究早期脂肪肝的识别方法。通过提取肝脏超声射频信号的多个特征参数及假设检验得到的最佳特征矢量,再利用BP神经网络结合模糊函数对脂肪肝程度进行量化。结果表明,正常肝和轻度脂肪肝的识别率分别为97.50和94.29,假阴性率和假阳性率分别为2.5和5.71。     

基于μ-CT断层图像的多孔材料STL建模

STL文件是三维表面模型常用的存储格式,在逆向工程、有限元分析等领域有着广泛的应用。文中基于μ-CT(超声CT)断层图像分析了多孔材料STL文件格式的产生方法。结合大津阈值分割算法与图像标记方法,清除源图像的噪声并且将孔的轮廓标记出来,再应用MC算法,对CT序列图进行三维重建,生成STL文件。实现了对多孔材料错综复杂结构的孔隙结构的建模,也改进了原STL生成算法限定条件较多、耗时较长的弊端。     

乳腺肿瘤超声图像形态特征选择

形态特征是超声诊断乳腺良、恶性肿瘤的重要依据.拟建立最佳形态特征矢量,研究提取了似圆度、平均标准化径向长度、熵等7种形态学特征,再用Logistic回归模型对特征进行选择,最终选取似圆度和面积比率这两个特征量组成最佳特征矢量.对经病理证实的乳腺良、恶性肿瘤超声图像进行识别,恶性肿瘤的识别率为93.3%,误判率为12.5%,良性肿瘤的识别率为88.2%,误判率为6.25%.     

计算机网络安全问题与对策探讨

计算机网络安全问题是广泛的,又是复杂的,从其涉及的范围、影响力的大小、使用的手段或技术、产生的原因等不同角度可以划分出很多研究分支,具体的研究方式、研究手段又有所不同.从硬件环境、网络协议、操作系统、应用软件、人为管理几个方面来对目前的计算机网络安全问题进行了初步探讨,并在此基础上讨论了相应的解决策略;最后,简要介绍了当前解决策略中的几项关键技术.     

一种改进的各向异性高斯滤波算法

为了抑制更好的抑制噪声保留边缘信息,提出了一种各向异性高斯滤波的改进方法,该方法先用中值滤波去除椒盐噪声,再利用灰度共生矩阵的惯性矩特征值调整滤波器的长轴尺度,实现各向异性高斯滤波.实验证明,本文所提出的改进方法,在噪声抑制和边缘保持方面优于各向异性高斯滤波器.