黑龙江省青年科学基金(QC06C022)
- 作品数：11 被引量：28H指数：4
- 相关作者：顾国昌刘海波沈晶赵靖朱长明更多>>
- 相关机构：哈尔滨工程大学哈尔滨市第一医院哈尔滨医科大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金黑龙江省青年科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于纹理结构的超声图像自适应去噪模型被引量：4
- 2009年
- 针对目前全变分模型不能在去除噪声的同时有效保持纹理信息的问题,提出了一种新的基于纹理结构的超声图像自适应去噪模型.该模型首先使用纹理信息来描述超声图像的斑点特性.根据纹理特性来定义均匀性值,从而把超声图像从灰度域映射到均匀性域.然后根据二维均匀性直方图来确定阈值从而将像素点分入均匀点集或非均匀点集.最后根据像素点所隶属的集合自适应的选择不同范数的全变分去噪方法,通过大量实验验证了所提模型的有效性.
- 朱长明顾国昌刘海波沈晶于化龙
- 关键词：超声图像图像去噪纹理结构全变分
- 一种新颖的核鉴别通用矢量集算法被引量：1
- 2008年
- 为了进一步增强鉴别通用矢量集算法的性能,提出一种核鉴别通用矢量集算法.首先利用核函数将原始样本隐式地映射到高维特征空间;然后在高维特征空间里利用再生核理论建立鉴别通用矢量集算法的等价求解模型;最后根据新的求解模型,应用二次Gram-Schmidt正交化方法求出核类内零空间中的鉴别矢量集.在人脸库上的实验结果验证了文中算法的有效性.
- 林玉娥顾国昌刘海波沈晶
- 关键词：核函数
- 基于相关性分析的微阵列数据集成分类研究被引量：6
- 2010年
- 基于微阵列数据的肿瘤诊断方法有望在不久的将来成为临床医学上一种快速且有效的分子层肿瘤诊断方法,但由于微阵列数据存在高维小样本的特点,因而对传统的分类方法提出了挑战,为此研究人员开始关注于性能更好的集成分类算法.针对现有的微阵列数据集成分类算法分类精度不高、计算量过大等问题,提出了一种基于相关性分析的微阵列数据集成分类算法.该算法可以通过计算训练子集间的相关性挑选出差异度最大的一组子集来进行训练,有效地增强了集成中的多样性.应用支持向量机作为基分类器,在急性白血病与结肠癌数据集上的实验结果表明了所提算法的有效性和可行性.同时,测试了算法在不同参数设置下的性能,测试结果为合理的参数设置提供了参考依据.
- 于化龙顾国昌刘海波沈晶赵靖
- 关键词：微阵列数据支持向量机
- 核不相关空间算法及其在人脸识别中的应用
- 2009年
- 不相关空间算法是求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但是将其应用在人脸识别中将遇到小样本问题,并且算法只是一种线性的特征提取方法。该文提出一种核不相关空间算法,该方法的关键是高维特征空间中不相关空间的计算,对此提出一种简单的计算方法,即根据eigenface中将高阶矩阵计算转化成低阶矩阵计算的思想,将高维特征空间中不相关空间的计算仍归结为标准的特征值分解问题。所提出的算法能够有效地解决小样本问题。在ORL人脸库上的实验结果验证了所提出的算法的可行性和有效性。
- 林玉娥顾国昌刘海波沈晶
- 关键词：人脸识别小样本问题
- 一种改进的不相关空间算法及其在人脸识别中的应用被引量：3
- 2008年
- 不相关空间算法是一种基于 Fisher 准则求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但应用在人脸识别中将遇到小样本问题.本文提出一种改进的不相关空间算法,较有效地解决这一问题.其思想是将原始数据空间降到一个低维的子空间,从而避免了总体散布矩阵奇异,并在理论上证明,在这个子空间中求解不相关鉴别矢量集等价于在原空间中求解不相关鉴别矢量集.另外根据散布矩阵的对称性,引入一种计算方法,进一步提高求解不相关鉴别矢量集的速度.最后,在人脸库上的实验结果验证该算法的有效性.
- 林玉娥顾国昌刘海波
- 关键词：小样本问题
- 基于DNA微阵列数据的特征子空间集成分类被引量：4
- 2011年
- 针对DNA微阵列数据应用于临床诊断时分类准确率过低的问题,结合其高维小样本的特点提出了一种特征子空间集成分类方法。该方法首先通过层次聚类与信噪比特征选择策略将原始训练数据集映射到一个非冗余的特征基因空间,然后随机抽取一些特征子空间构成训练子集并应用支持向量机训练基分类器,最后采用多数投票的方式决定测试样本的类属。最后在4个标准的微阵列数据集上与其他方法进行了对比实验,结果证明了本文方法的有效性。
- 于化龙顾国昌赵靖刘海波沈晶
- 关键词：计算机应用特征子空间支持向量机
- 基于模糊小波神经网络的BDI模型
- 2009年
- 为克服原有BDI模型可计算性差以及不能处理模糊问题的弱点,提出一种基于模糊小波神经网络(FWNN)的BDI模型,FWNN用神经网络来实现模糊化、模糊承诺和去模糊化的过程,并利用小波基函数作为模糊隶属函数,网络权值和隶属函数的形状均是可学习调整的。以一对一追逃问题为背景的仿真实验验证了模型及算法的可行性。
- 刘海波沈晶徐玉如董宇欣孔晓东
- 关键词：小波神经网络BDI模型
- 一种自适应加权的双向二维线性鉴别分析算法被引量：1
- 2008年
- 二维线性鉴别分析是一种直接基于矩阵的特征提取方法,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本问题,但是提取的特征向量维数高,不利于后期分类,而且获得的最佳投影矩阵只是来自于图像的列信息.另外,不同的样本在求取最佳投影矩阵时,所起的作用是不一样的,因此提出了一种自适应加权的双向二维线性鉴别分析算法,即是对图像矩阵顺序地进行水平和垂直2个方向的二维线性鉴别分析,自适应加权处理则是使不同的样本带有不同的权值,以提高样本在低维线性空间中的可分性.在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明,改进的算法在降低了原算法提取的特征向量维数的同时,较原二维线性鉴别分析的识别性能有了较明显的改善.
- 林玉娥顾国昌
- 关键词：二维线性鉴别分析
- 不相关局部保持鉴别分析算法被引量：1
- 2010年
- 针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种新的不相关局部保持鉴别分析算法.根据局部保持投影方法的特点和类内样本之间的空间结构信息,重新定义类内散布矩阵与类间散布矩阵,结合不相关条件,推导出一个新的目标函数.在此基础上,通过理论分析给出了求解不相关局部保持鉴别矢量集的计算公式.人脸库上的实验结果表明,新算法优于传统的局部保持投影方法和其他改进的局部保持投影方法.
- 林玉娥顾国昌刘海波沈晶
- 关键词：特征提取
- 谱聚类集成的淋巴结超声图像分割算法被引量：4
- 2009年
- 为了对低信噪比的超声图像进行有效分割,提出一种谱聚类集成的超声图像分割算法.首先用改进的全变差去噪模型对超声图像进行有效的去噪;然后用聚类集成的方法对去噪后的图像进行图像分割,基聚类器采用K均值算法,集成采用改进的谱聚类算法;最后用K均值算法对谱聚类集成的结果进行再次聚类,得到最终的集成聚类分割结果.实验结果表明,与现有的方法相比较,该算法分割效果更好.
- 朱长明李晶顾国昌宫滨生刘海波沈晶
- 关键词：谱聚类聚类集成K均值全变差
