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脑脊液细胞显微图像识别与分类系统设计与实现

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脑脊液细胞显微图像识别与分类系统设计与实现

作者：尹欢欢重庆大学

学位级别：硕士

中枢神经系统感染引发的各种疾病一直是神经学领域高死亡率的疾病之一,其目前的主要诊断依靠的是脑脊液细胞学检查,且主要靠人工进行分析,需要消耗大量人工和时间成本,这种分析具有主观性,随意性,因此,亟需一种能对脑脊液细胞进行识别... 详细信息

中枢神经系统感染引发的各种疾病一直是神经学领域高死亡率的疾病之一,其目前的主要诊断依靠的是脑脊液细胞学检查,且主要靠人工进行分析,需要消耗大量人工和时间成本,这种分析具有主观性,随意性,因此,亟需一种能对脑脊液细胞进行识别与分类的客观方法和系统;同时,获取脑脊液细胞的过程较复杂,会因为制片过程繁冗造成样本的质量参差,存在粘连重叠的细胞,增加对脑脊液细胞自动识别分析的难度;为了提高不同工艺以及人工经验下制作的样本的识别能力,减少脑脊液细胞样本标注识别的工作量,需要采用一种鲁棒性好且准确率高的方法对脑脊液细胞进行识别分析。针对以上问题,设计了脑脊液细胞显微图像识别与分类系统,具体工作如下:针对人工分析脑脊液细胞主观性强,需要消耗大量人工成本和时间成本以及识别结果差异性大等问题,提出了脑脊液细胞显微图像识别与分类系统的解决方案。对整个系统的功能进行了模块化的设计,包括脑脊液细胞显微图像采集、图像及信息存储、分析和显示四个方面,用于脑脊液细胞显微图像识别与分类的实现。针对脑脊液细胞在显微图像识别中存在细胞粘连和重叠的问题,采用了基于最大类间方差和分水岭算法(Ostu-Watershed)的分割方法,使用类间方差优化阈值对细胞进行目标分割,采用在粘连区域各自灰度极小值点同时漫水的方法,进行粘连处的划分,最终能将粘连重叠的细胞进行分割。针对脑脊液细胞显微图像样本量小、拓扑结构复杂,采用了一种基于掩膜区域卷积神经网络(Mask RCNN)的脑脊液细胞显微图像识别与分类方法,将标注过的脑脊液细胞图像数据集输入到网络中,采用特征金字塔由底层到深层进行特征图的融合提取,最终得到的网络特征图包含了低层和深层的共同特征,然后经过分类器进行自动分类。该算法针对小样本量的数据集使用了迁移学习的方式,解决了数据量不足的情况,并且也节省了模型训练时间。开发了脑脊液细胞显微图像识别与分类系统,对系统中各个功能进行了实现与测试;并对所研究的Ostu-Watershed和Mask RCNN方法在粘连重叠脑脊液细胞识别分类中进行了实现与测试,测试结果表明,所采用的两个方法均能实现粘连重叠脑脊液细胞的识别与分类。

关键词：脑脊液细胞识别与分类小样本深度学习 Mask RCNN

基于高光谱SMPI法的草原地表微斑块识别与分类

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光电子．激光 2018年第11期29卷 1237-1243页

作者：皮伟强杜建民陈程朱相兵刘浩内蒙古农业大学机电工程学院呼和浩特010018

草原地表微斑块特指在高光谱图像上荒漠化草原鼠洞、裸土和植被所表现出的斑块。这些是评价草原退化的重要指标。地表微斑块的识别与分类是基于遥感草原退化监测与评价研究的基础性的工作,对草原区域性规划、系统恢复与重建理起到至关... 详细信息

草原地表微斑块特指在高光谱图像上荒漠化草原鼠洞、裸土和植被所表现出的斑块。这些是评价草原退化的重要指标。地表微斑块的识别与分类是基于遥感草原退化监测与评价研究的基础性的工作,对草原区域性规划、系统恢复与重建理起到至关重要的作用。由于高光谱采集及分析诸多方面的原因,目前地表微斑块高光谱的识别研究较少。本研究首次以荒漠化草原实地地表微斑块为研究对象采集高光谱数据,提出了SMPI法(Surface Mini-Patch Index,地表微斑块指数法),实现了草原地表微斑块的高精度识别与分类。研究结果表明,SMPI法可将荒漠化草原地表微斑块进行高精度识别与分类,通过Kappa系数验证,整体验证精度高于96%。此研究为无人机或低空遥感进行草原退化监测与定量反演提供了基础。

关键词：高光谱 SMPI法地表微斑块最佳可分性阈值识别与分类

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核域多重分形谱感知的流识别与分类

计算机应用研究 2017年第7期34卷 2090-2095,2112页

作者：汤萍萍王再见郭良敏安徽师范大学物理与电子信息学院安徽芜湖241000 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

目前关于流识别与分类的主流技术是基于统计学方法,其核心环节是提取有效的特征属性集,但这种方法的假设条件是,特征互不相关、数据也互不相关。正因为这种假设的不合理性,使得分类效果和识别性能有限,引入以数据相关性为核心的多重分... 详细信息

目前关于流识别与分类的主流技术是基于统计学方法,其核心环节是提取有效的特征属性集,但这种方法的假设条件是,特征互不相关、数据也互不相关。正因为这种假设的不合理性,使得分类效果和识别性能有限,引入以数据相关性为核心的多重分形理论,从根本上摈弃独立假设的局限性与狭隘性,实现流的有效分类。为此,定义并论证流的分形谱,在此基础上推导流的估计谱,然后在定义的核域内基于灰色关联度进行估计谱分析,继而脱离特征提取过程实现流的分类识别。最后通过系列实验显示流的分形性和分形谱,并进行实际分类效果的纵向比较和横向比较。研究结果表明,基于多重分形理论的流分类识别方法,有效弥补了统计学方法所不可避免的独立假设缺陷,因此具有强大而高效的识别未知流的能力,也特别适合于动态多变的在线识别。

关键词：流识别与分类多重分形谱数据相关性灰色关联度

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工业网站识别与分类系统的研究与实现

工业网站识别与分类系统的研究与实现

作者：葛尧辽宁大学

学位级别：硕士

工业互联网是快速发展的互联网信息技术与传统工业生产模式相互融合的产物,工业互联网的出现,改善了传统的工业生产模式,使工业生产方式更具智能化。工业与互联网科技的深度融合给工业产业的发展带来机会的同时也使工业互联网产生了信... 详细信息

工业互联网是快速发展的互联网信息技术与传统工业生产模式相互融合的产物,工业互联网的出现,改善了传统的工业生产模式,使工业生产方式更具智能化。工业与互联网科技的深度融合给工业产业的发展带来机会的同时也使工业互联网产生了信息安全方面的威胁。工业网站是工业行业与互联网行业相结合的最直接的产物,工业网站的信息安全也是工业互联网信息安全的重要组成部分。工业网站的识别与分类对后续工业网站的信息安全防护工作以及工业互联网信息安全防护工作起到积极的作用。工业网站的识别与分类的研究是网站自动化分类研究下的更具体的行业分类研究。在目前的网站分类研究中很多方法是将网页内容看成研究的文本样本,直接使用文本分类技术研究网站分类。网站的分类区别于其他文本分类研究主要在于网站中包含着大量的链接和文本内容,包含了大量的噪声影响,因此使用网站内的文本需要技术处理优化。工业网站在特点上也有别于其他网站,有些工业网站和其他网站特点一样比如:厂商门户网站等,有一部分工业网站对应的是可登录的工业控制系统比如:数据采集与监控系统网站、分布式控制系统等。工业网站的分类研究既要根据工业行业分类也要根据网站的性质分类。本文在工业网站的识别与分类系统的研究中,根据工业网站的特点和工业行业类别特性主要实现了工业网站数据爬取、工业网站识别、工业网站行业与性质分类、数据存储和展示等系统功能模块。数据爬取模块使用聚爬虫技术,主要功能是获取工业网站数据爬取;识别和分类模块主要实现识别网站是否为工业网站,并根据所属工业行业和网站性质分类;数据存储和展示模块是对分类完成后的网站数据存储和可视化展示。在本系统的的核心模块识别和分类模块中使用了关键资源提取结合分词技术的识别方法,建立工业行业词典库结合基于特征词扩展的短文本分类方法研究,保证了工业网站的识别与分类系统的识别准确性,提高了系统的分类高效性。

关键词：工业网站识别与分类关键资源特征词扩展

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基于支持向量机的枪弹外观缺陷识别与分类

计算机工程与科学 2016年第9期38卷 1943-1949页

作者：王鹏郭朝勇刘红宁军械工程学院车辆与电气工程系河北石家庄050000

为解决枪弹外观缺陷自动分类问题,提出了一种基于支持向量机的枪弹外观缺陷自动识别与分类模型。首先针对枪弹表面缺陷的图像特点,从几何、灰度、纹理三方面进行了特征提取,在此基础上建立了基于支持向量机的枪弹外观缺陷分类模型,并对... 详细信息

为解决枪弹外观缺陷自动分类问题,提出了一种基于支持向量机的枪弹外观缺陷自动识别与分类模型。首先针对枪弹表面缺陷的图像特点,从几何、灰度、纹理三方面进行了特征提取,在此基础上建立了基于支持向量机的枪弹外观缺陷分类模型,并对特征参数进行了优选;研究了支持向量机中惩罚系数和核函数参数对分类器性能的影响;通过实验与基于BP神经网络的枪弹外观缺陷分类器进行了比较,结果表明,在小样本下,基于支持向量机的枪弹外观缺陷分类器性能更好。

关键词：支持向量机枪弹外观缺陷特征参数识别与分类

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基于超声回波信号的钢轨伤损识别与分类研究

基于超声回波信号的钢轨伤损识别与分类研究

作者：姚锋涛西安理工大学

学位级别：硕士

钢轨超声探伤是铁路运维的重要手段,伤损识别准确率的高低直接影响铁路运输系统的安全。钢轨伤损检测识别与分类是钢轨探伤系统的关键技术,目前大多数研究均以钢轨轨头核伤、轨腰裂纹或者轨底贯穿孔等钢轨局部伤损为研究对象,没有系统... 详细信息

钢轨超声探伤是铁路运维的重要手段,伤损识别准确率的高低直接影响铁路运输系统的安全。钢轨伤损检测识别与分类是钢轨探伤系统的关键技术,目前大多数研究均以钢轨轨头核伤、轨腰裂纹或者轨底贯穿孔等钢轨局部伤损为研究对象,没有系统的对整个钢轨的典型伤损进行分类识别研究。本文采用粒子群优化最小二乘支持向量机技术建立了 7种典型钢轨伤损分类模型,并利用小波与主成分分析相结合的方式对超声传感器阵列数据进行了特征提取,实现了对钢轨伤损的准确识别。首先,采用高斯数学建模技术对钢轨的超声回波信号建立了数学模型,采用控制变量法的思想对小波基函数、小波分解层数及阈值规则进行实验对比,根据输出信噪比和均方根误差作为评价指标确定了以Sym8为小波基函数、5层分解及rigrsure阈值规则对超声回波信号进行小波分解及去噪处理。其次,对经过小波分解及去噪后的信号采用主成分分析进行了特征值提取,最终确定了 6组能够表征钢轨各类伤损的特征值。最后,采用最小二乘支持向量机建立了钢轨伤损的分类模型,并采用改进的粒子群算法对分类模型进行参数优化,实现了7种钢轨典型伤损类型的准确分类,仿真实验结果表明7种分类模型的识别与分类准确度均达到92%以上。为了验证本实验结果的有效性,在实验室环境下搭建了钢轨伤损检测系统,且平台使用GTS-60SG标准试块为钢轨各伤损类型提供伤损数据,采用靴式探头采集了 7种钢轨伤损数据对分类模型进行实验验证,实验结果表明模型的分类准确度可达90%以上。经过仿真实验和实测结果的验证,本文采用的方法为钢轨伤损的准确识别,特别是轨头伤损识别提供了一个更加有效手段,具有较强的研究意义和实用价值。

关键词：钢轨伤损最小二乘支持向量机主成分分析粒子群算法识别与分类

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基于BP神经网络的枪弹外观缺陷识别与分类

中国测试 2013年第4期39卷 26-30,44页

作者：史进伟郭朝勇刘红宁军械工程学院基础部河北石家庄050003

为实现枪弹外观缺陷自动检测,提出一种基于BP神经网络的枪弹外观缺陷自动识别与分类方法。首先针对枪弹外观缺陷图像特点,从形状、颜色、纹理提取类别差异明显的缺陷特征向量,作为神经网络的输入,以提高分类效果;然后通过经验和实验验... 详细信息

为实现枪弹外观缺陷自动检测,提出一种基于BP神经网络的枪弹外观缺陷自动识别与分类方法。首先针对枪弹外观缺陷图像特点,从形状、颜色、纹理提取类别差异明显的缺陷特征向量,作为神经网络的输入,以提高分类效果;然后通过经验和实验验证确定神经网络结构及参数,并分析传统BP算法在枪弹外观缺陷分类应用中的不足,通过优化BP算法以提高网络分类性能。实验表明:优化BP算法能够有效分类枪弹外观缺陷测试样本,识别率达到92.1%,与传统BP算法相比,提高了收敛速度,并表现出较好的准确性和鲁棒性,能够更好满足枪弹外观缺陷自动检测要求。

关键词：枪弹外观缺陷特征提取 BP神经网络识别与分类

基于BP神经网络的带钢表面缺陷的识别与分类

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仪器仪表学报 2006年第12期27卷 1692-1694页

作者：韩英莉颜云辉东北大学机械工程与自动化学院

运用神经网络处理非线性问题的优势,将其应用于带钢表面缺陷的识别与分类研究。本文采用灰度共生矩阵的特征提取,提出了基于BP神经网络进行缺陷识别与分类的方法,编制了带钢表面缺陷的识别与分类软件。分类测试表明,该软件有较好的识别... 详细信息

运用神经网络处理非线性问题的优势,将其应用于带钢表面缺陷的识别与分类研究。本文采用灰度共生矩阵的特征提取,提出了基于BP神经网络进行缺陷识别与分类的方法,编制了带钢表面缺陷的识别与分类软件。分类测试表明,该软件有较好的识别与分类效果。

关键词：带钢表面缺陷识别与分类灰度共生矩阵人工神经网络 BP算法

新兴技术产业化障碍因素的识别及其分类:可持续转型视角

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广东工业大学学报 2018年第4期35卷 1-9页

作者：刘贻新梁霄朱怀念张光宇广东工业大学管理学院广东工业大学创新理论与创新管理研究中心广东广州510520 广东工业大学经济与贸易学院

科学识别新兴技术产业化系统的障碍因素,明确不同障碍因素对其动态影响和作用路径,对提升新兴技术产业化成功率和贡献度具有重要意义.文章基于可持续转型(ST)视角解读了新兴技术产业化过程必须跨越两道鸿沟,通过文献分析法,对3篇具有代... 详细信息

科学识别新兴技术产业化系统的障碍因素,明确不同障碍因素对其动态影响和作用路径,对提升新兴技术产业化成功率和贡献度具有重要意义.文章基于可持续转型(ST)视角解读了新兴技术产业化过程必须跨越两道鸿沟,通过文献分析法,对3篇具有代表性文献所提到的障碍因素进行归纳和组合,再通过专家打分评价和访谈,最终确定ST视角下新兴技术产业化的20个障碍因素,并将其分为环境层面、供给层面和需求层面3大类型.在此基础上,提出了障碍因素具有动态性的特征,应该针对新兴技术创新生态位所处的不同阶段采取匹配的生态位策略.

关键词：新兴技术产业化可持续转型障碍因素识别与分类