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多母体离散型序贯判别树及其应用

数值计算与计算机应用 1980年第1期 8-15页

作者：方积乾杨周南北京医学院北京市计算中心

1.序由于图象识别和医学诊断等方面的要求,序贯判别逐渐被人们注意。按一定的规则序贯地引用变量和分类决策的判别方法与经典的据一组变量的取值一次分类相比,既可减少需观察的项目又可提高分类的准确性。[1]中曾提出一个序贯判别方法... 详细信息

1.序由于图象识别和医学诊断等方面的要求,序贯判别逐渐被人们注意。按一定的规则序贯地引用变量和分类决策的判别方法与经典的据一组变量的取值一次分类相比,既可减少需观察的项目又可提高分类的准确性。[1]中曾提出一个序贯判别方法,适用于以连续变量为主的问题,本文提出另一个序贯判别方法,以适应离散型资料为主的分类问题。这在生物医学领域如计算机自动问诊等尤其需要。

关键词：变量取值条件分布判别树序贯离散型

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序贯判别树在肺癌鉴别诊断中的应用

北京大学学报(医学版) 1983年第2期 96-98+90页

作者：方积乾杨周南北京医学院数学教研室北京市计算中心

序贯判别在医学、生物学、图象识别等领域已开始受到重视。1969年国外有人提议用电子计算机实行序贯诊断,希望模拟医生看病,令计算机能和病人有来有往地对话,随时根据病人的情况形成一个即时看法,指出进一步做什么检查,病人报告其检查... 详细信息

序贯判别在医学、生物学、图象识别等领域已开始受到重视。1969年国外有人提议用电子计算机实行序贯诊断,希望模拟医生看病,令计算机能和病人有来有往地对话,随时根据病人的情况形成一个即时看法,指出进一步做什么检查,病人报告其检查结果后,计算机修改看法,并进而提议新的检查项目,如此反复直到计算机认为无需再做检查时,最后作出诊断结论。有些人凭经验总结出序贯诊断的程序,也有人提出了由病历资料产生序贯诊断规则的数字方法,但是,效果尚不能令人满意。

关键词：序贯小细胞未分化癌小细胞癌肺癌肺肿瘤鳞癌判别树鉴别诊断周边型中心型

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基于决策融合的苹果分级检测关键技术研究

食品与机械 2020年第12期36卷 136-140页

作者：李学军程红四川大学锦城学院四川成都611731 成都理工大学管理科学学院四川成都610059

提出了一种判别树和改进支持向量机决策融合的苹果分级方法。采用判别树分类方法根据果径、缺陷区域、色泽等进行分类,采用粒子群对支持向量机分类模型进行优化,根据果形、纹理和成熟度等高维特征进行分类,使用核主成分分析法降低维度,... 详细信息

提出了一种判别树和改进支持向量机决策融合的苹果分级方法。采用判别树分类方法根据果径、缺陷区域、色泽等进行分类,采用粒子群对支持向量机分类模型进行优化,根据果形、纹理和成熟度等高维特征进行分类,使用核主成分分析法降低维度,并引入决策融合的概念,结合单一特征对样本等级进行综合评估。结果表明,该方法是切实可行的,其分类准确性为98%以上,可用于苹果的有效分级。

关键词：苹果分级决策融合判别树支持向量机粒子群

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基于OCR的纸币冠字号识别及硬件仿真

基于OCR的纸币冠字号识别及硬件仿真

作者：宋普庚南京航空航天大学

学位级别：硕士

冠字号识别技术是清分机的必备技术，现在很多自动取款机也带有此功能，但是现在识别的技术都要求纸币比较新，不能污渍，否则误识或退币。产生此问题的主要原因是机器内置识别算法不能对这些污染进行处理。本文的研究内容即是尝试对这... 详细信息

冠字号识别技术是清分机的必备技术，现在很多自动取款机也带有此功能，但是现在识别的技术都要求纸币比较新，不能污渍，否则误识或退币。产生此问题的主要原因是机器内置识别算法不能对这些污染进行处理。本文的研究内容即是尝试对这些问题提出一些解决办法。通过对上海某公司清分机的冠字号误识样本分析，影响其识别的问题有以下几种：大块的污渍斑块，冠字号区域的直线干扰，字符的低分辨率，识别算法方面，本文分章节对上述问题的产生及解决进行具体的论述。首先，对于斑块或散粒污染，通常使用的平滑图片的方式发现效果不佳，原因是有些大块的污染不能被平滑掉。对于这个问题，本文使用基于连通域面积比较删除法的方式，并通过与中值滤波的效果对比，显示其在此类问题上的良好特性。其次，样本含有特有的直线噪声，成为影响字符识别的重要原因。对直线的处理，相比传统的二值图算法，本文使用的基于灰度图域的直线算法，有着明显的优势，做到了去除直线的同时基本完全留了字符信息。字符分辨率较低是因为机器使用的图像传感器分辨率低的原因，在低分辨率下对字符的识别也是本文的一个难点。对于这个问题，本文从字符归一化和改进识别算法两个方面解决。由于分辨率较低，每个像素相对含有的信息量就较多，字符的细节就尤为重要。本文使用基于笔画的双边缘检测算法，统一了字符的最大笔画宽度，且二值化后能更多得保留字符细节信息。相应的，此算法的引入，使总体识别率有了7%的提升。识别算法使用基于BP神经网络的多层判别树架构，显著提高了字符的识别率。综合以上算法，本算法对1000张机器运行中实际采样图片的识别率达到98.3%，相比机器原93%的识别率，有较大提高。最后，为了验证算法的时效性，本文将算法移植到DSK6416平台，模拟清分机的运行过程，进行硬件仿真运行，验证算法的运行效率，实际结果，算法单张平均识别时间13.6ms，达到预期20ms/张的识别速度。

关键词：斑块去除直线去除图形学双边缘检测判别树 DSK6416

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单层空旷砖房承重砖柱抗震能力快速评定方法

建筑结构 1988年第4期 39-44页

作者：钮泽蓁中国建筑科学研究院工程抗震研究所

本文根据对历次强地震中单层空旷砖房(包括单层砖柱厂房)的承重砖柱的震害资料的分析,提出了承重砖柱抗震能力的快速评定方法。一般技术人员在掌握影响砖柱强度的几个变量指标的数值后,就可以按照此法在几分钟内得出承重砖柱在未来地震... 详细信息

本文根据对历次强地震中单层空旷砖房(包括单层砖柱厂房)的承重砖柱的震害资料的分析,提出了承重砖柱抗震能力的快速评定方法。一般技术人员在掌握影响砖柱强度的几个变量指标的数值后,就可以按照此法在几分钟内得出承重砖柱在未来地震中可能产生何种程度的破坏,从而决定是否需要加固。

关键词：砖柱判别树变量指标砖房抗震能力抗震强度单层

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部件在印刷体汉字识别中的应用

微机发展 1998年第1期8卷 17-19页

作者：王家全李爱中北方交通大学电子信息工程学院北京市100044

汉字是由不同部首、笔划构成的 ,但在计算机中表示部首是非常困难的。文章介绍一种便于计算机使用的部件来进行汉字识别的方法 ,所有的汉字被分解为几百个部件 ,识别时 ,先识别出汉字中的各个部件 ,然后再构成整个汉字 ,从而加快了汉字... 详细信息

汉字是由不同部首、笔划构成的 ,但在计算机中表示部首是非常困难的。文章介绍一种便于计算机使用的部件来进行汉字识别的方法 ,所有的汉字被分解为几百个部件 ,识别时 ,先识别出汉字中的各个部件 ,然后再构成整个汉字 ,从而加快了汉字识别的速度。

关键词：汉字识别部件加权熵判别树模式识别

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纸币冠字号识别率改进算法

自动化技术与应用 2014年第11期33卷 74-78页

作者：宋普庚李开宇程卫平南京航空航天大学自动化学院江苏南京210016 中国航空工业第602研究所第11室江西景德镇333001

针对被污染纸币的冠字号的识别常见的几种干扰选择合适解决方法,并改进神经网络分类器,使用多层分类方法进行识别。现有的清分机和点钞机都能很好得识别八到十成新钱币的冠字号,然而,随着纸币流通不断做旧,清分机对纸币冠字号的识别明... 详细信息

针对被污染纸币的冠字号的识别常见的几种干扰选择合适解决方法,并改进神经网络分类器,使用多层分类方法进行识别。现有的清分机和点钞机都能很好得识别八到十成新钱币的冠字号,然而,随着纸币流通不断做旧,清分机对纸币冠字号的识别明显下降,其中磨损、汗渍、折痕等是对清分机的识别影响很大的因素。本文提出多种新颖的算法,能够很好的解决被污染纸币的冠字号识别问题,并使用多层神经网络判别树架构,有效得提高了纸币识别率和容错率,最终实验结果表明,本算法能获得98.3%的识别率。

关键词：斑块去除直线去除图形学双边缘检测判别树

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电子计算机用于冠心病的辅助诊断(摘要)

福建医药杂志 1988年第3期 44-44页

作者：胡锡衷藩棱俞玲福建省心血管病研究所心内科福建省心血管病研究所电脑室

我们在IBM PC/XT微机上进行了电子计算机用于冠心病辅助诊断的研究,取得初步成果,现介绍如下. 一、研究方法 (一)冠心病的分类及诊断标准:根据冠心病的临床表现,分成隐性冠心病、稳定型心绞痛、不稳定型心绞痛、陈旧性心肌梗塞、急性心... 详细信息

我们在IBM PC/XT微机上进行了电子计算机用于冠心病辅助诊断的研究,取得初步成果,现介绍如下. 一、研究方法 (一)冠心病的分类及诊断标准:根据冠心病的临床表现,分成隐性冠心病、稳定型心绞痛、不稳定型心绞痛、陈旧性心肌梗塞、急性心肌梗塞、心内膜下心肌梗塞等几种不同类型的冠心病。对于一些病象较模糊、一时难以确诊者,分别诊断为可疑冠心病、

关键词：计算机辅助诊断计算机诊断判别树