江苏省软件与集成电路专项基金([2005]196)
- 作品数：6 被引量：66H指数：5
- 相关作者：宋余庆陈健美谢从华宋顺林朱玉全更多>>
- 相关机构：江苏大学常熟理工学院东南大学更多>>
- 发文基金：江苏省软件与集成电路专项基金国家自然科学基金江苏省教育厅自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 改进模糊聚类算法及其在入侵检测中的应用被引量：14
- 2007年
- 针对将数据集隶属度概率和为1的条件用于模糊性事件时,影响聚类的正确率的情况,在不确定理论的基础上,研究了数据隶属度问题,提出一种新的基于隶属关系不确定的可能性改进模糊聚类算法.该算法在迭代过程中将聚类的可能隶属度与不确定性隶属度引入到目标函数中,使得样本中的元素不局限于仅属于一个聚类,与现有的聚类算法相比具有更好的聚类结果.通过在KDDCUP99数据集上实验,验证了该算法在入侵检测中的检测率为95.8%,分别高于K-均值算法的检测率(60.4%)和FCM算法的检测率(64.6%).
- 陈健美宋顺林陆虎宋余庆朱玉全
- 关键词：模糊聚类入侵检测检测率
- 基于近似密度函数的医学图像聚类分析研究被引量：19
- 2006年
- 针对医学图像数据难以用数学模型来表述和聚类的问题,提出一种基于近似密度函数的医学图像聚类分析方法.该方法采用核密度估计模型来构造近似密度函数,利用爬山策略来提取聚类模式.基于真实的人体腹部医学图像数据集的实验结果表明,该方法可以取得较好的聚类效果.
- 宋余庆谢从华朱玉全李存华陈健美王立军
- 关键词：密度估计医学图像聚类分析爬山算法
- 基于环形分割的医学图像检索被引量：5
- 2008年
- 针对医学图像全局特征检索不能很好地体现局部特征,而基于分割后各区域特征的检索又过分依赖于复杂的图像分割算法,提出了环形划分图像的分割方法.在基于环形分割的条件下,分别提取医学图像的颜色和纹理等内容特征,并在此基础上,实现医学图像检索.试验表明,基于环形分割的医学图像检索能够较好地体现图像所记录的颜色空间信息,而且具有旋转偏移不变性的特点,大大提高了医学图像检索的正确率与查全率.
- 桂长青宋余庆陈健美谢从华
- 关键词：医学图像图像检索
- 一种图像数据库聚类与归类方法研究被引量：1
- 2008年
- 为克服目前图像库浏览系统存在的效率低和交互性差等缺点,提出一种新的图像库聚类与归类方法.采用随机抽取图像特征矩阵的列和网格划分矩阵的行,求图库特征的近似最优稀疏矩阵.对此矩阵进行奇异值分解,以实现高维图像特征库降维;然后采用密度估计技术和爬山策略,定义和提取图像数据库的聚类以及归类.实验表明,该方法比其他方法交互性好、速度快,具有对噪声数据不敏感等优点.
- 谢从华沈钧毅宋余庆常晋义
- 关键词：奇异值分解密度估计爬山算法
- 一种隶属关系不确定的可能性模糊聚类方法被引量：25
- 2008年
- 模糊聚类是聚类分析的一个重要分支,模糊C-均值聚类算法及其改进算法都是一种基于概率约束的聚类方法,所采用隶属度的取值形式体现了数据集的绝对隶属程度,常常出现不理想的聚类结果.对此,提出了不确定隶属的概念,在此基础上,通过提出两个基于相对隶属程度的判断准则参数,设计出一种新的基于隶属关系不确定的可能性模糊聚类新算法,并给出了具体算法实现.新算法将迭代过程中数据集对聚类簇隶属的可能性与不确定性关系引入目标函数中,达到明显的优化聚类结果的功效.理论分析和实验结果表明,相对其他聚类算法,新算法具有更高的聚类正确率.
- 陈健美陆虎宋余庆宋顺林徐景谢从华倪巍伟
- 关键词：模糊聚类聚类算法
- 一种基于贝叶斯和神经网络的医学图像组合分类方法被引量：8
- 2008年
- 医学图像分类是当前医学图像自动诊断和模式识别领域的一个新的研究热点,其任务是从给定的医学图像训练样本中提取能反映图像内容的特征,并根据这些特征进行图像分类,实现医学图像中病变组织的自动识别,以保证临床医学诊断更客观、准确和科学。通过对医学图像分类中的一些关键问题分析和研究,提出一种基于贝叶斯和神经网络的医学图像组合分类方法,并据此构造出医学图像组合分类器。这种组合分类器能够充分发挥各个分类器的优点,获得较好的图像分类结果。
- 陈健美宋顺林朱玉全宋余庆陈耿程鹏桂长青
- 关键词：图像分类医学图像特征提取多分类器
