国家自然科学基金(61163040)
- 作品数：10 被引量：15H指数：2
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- 相关机构：华东交通大学南京理工大学长沙航空职业技术学院更多>>
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- 一种带修剪的增量极速学习模糊神经网络被引量：1
- 2013年
- 由Huang提出的extreme learning machine(ELM)批量学习算法在获得与其他算法相当的性能的同时显示出了极快的学习速度。为了实现在线增量学习,扩展了ELM方法,提出了一种带修剪的极速学习模糊神经网络。首先随机产生模糊神经网络前件参数和规则数量,然后使用SVD将规则按照重要性能排序,再使用留一法leave-one-out(LOO)选出最佳的模糊规则数,最后分析计算模糊规则的后件参数。在学习过程中无须保存过去的数据,真正实现了增量学习。当新的数据到来时,无须重新训练网络。通过仿真实验对该方法与其他算法进行了验证和比较,结果表明,在获得与其他算法类似的性能的情况下,该算法能够获得更加简洁的结构。
- 胡蓉徐蔚鸿
- 关键词：模糊神经网络径向基函数
- 基于QSOFM的胃粘膜肿瘤细胞图像识别被引量：1
- 2016年
- 针对胃粘膜肿瘤细胞图像的高维性、不规则性及复杂性的特点,常用的分类方法识别率不高。为了提高识别率,提出了一种基于量子自组织特征映射神经网络(quantum self-organization feature mapping neural networks,QSOFM)的胃粘膜肿瘤细胞图像识别方法。该方法将经过主成分分析(principal component analysis,PCA)降维后的图像样本输入到QSOFM中,对其进行无监督和有监督相结合的训练,使得每类胃粘膜肿瘤细胞图像对应精确和唯一的神经元,以此达到将胃粘膜肿瘤细胞图像分为癌、增生、正常三类细胞。实验结果表明,该识别方法在识别率和可靠性方面达到了良好的效果,相比于其他分类算法在识别率上有较大程度的提高,体现出QSOFM在图像识别领域的应用潜力。
- 甘岚黄伟强
- 关键词：识别率主成分分析
- 基于双向2DPCA和SVM的胃粘膜肿瘤细胞识别被引量：2
- 2015年
- 针对胃粘膜肿瘤细胞图像的高维性、不规则性及复杂性特征,提出基于双向2DPCA(二维主成分分析)和SVM(支持向量机)的肿瘤细胞识别方法。双向2DPCA同时对图像行、列方向进行特征提取运算,大大降低图像特征维数。结合基于统计理论的SVM在分类识别方面的优势,通过引入核函数巧妙地解决非线性问题,从而快速有效地实现细胞分类。实验表明该方法不但有效提高了识别率,而且算法时间明显减少。
- 甘岚谢丽娟
- 关键词：SVM特征提取核函数非线性
- 基于小波分析的胃上皮细胞自适应分割算法被引量：2
- 2012年
- 针对胃上皮癌变细胞结构复杂和粘连现象严重的特点,提出了一种将多尺度小波变换和改进的大津法相结合的分割方法。该方法对图像进行多分辨率分解,通过小波分解的高频信息计算出独立峰的个数,利用改进的大津法确定相邻独立峰之间的最优阈值。实验结果表明,该方法具有计算简单、自适应性强、精确度高的优点,能有效地实现胃上皮肿瘤细胞图像的分割。
- 甘岚刘梦清
- 关键词：多分辨率最优阈值
- 基于降维字典的L_2范数人脸识别方法研究被引量：1
- 2013年
- 基于稀疏表示的人脸识别算法具有良好的识别效果,然而工作机制并不明确。因此,在研究SRC的方法和L1范数作用基础上,提出了一种结合降维字典和L2范数求解的分类方法。利用PCA技术对原始字典进行改进,有效降低原始字典的维数,降低求解系数向量的复杂性;利用L2范数快速计算的特点,加快人脸识别速度,提高系统的鲁棒性和识别率。在Yale B和ORL数据库上的实验结果表明了该方法的有效性。
- 张青苗殷爱菡姜辉明
- 关键词：人脸识别主成分分析法
- 一种连续增量学习模糊神经网络被引量：6
- 2013年
- 为获得快速、准确而精简的模糊神经网络,提出一种连续增量学习模糊神经网络(ISL-FNN).将修剪策略引入到神经元的产生过程,用错误下降率定义输入数据对系统输出的影响并应用于神经元的增长过程.在参数的学习阶段,所有隐含层神经元(无论是新增还是已有)的参数使用扩展的卡尔曼算法更新.通过仿真实验,该算法在达到与其它算法性能相当甚至更好的情况下,能获得更精简的结构.
- 胡蓉徐蔚鸿甘岚
- 关键词：模糊神经网络
- 基于嵌入式Linux的细胞特征提取算法设计被引量：1
- 2012年
- 依据多连通域图像四邻域跟踪原理设计了嵌入式Linux下的细胞特征提取算法.本算法解决了嵌入式下图像处理API封装不够完善以及硬件资源欠缺的问题.实验结果表明,该算法能够比较准确地提取细胞的周长、面积等特征参数.该算法移植至移动嵌入式设备中解决了传统PC机携带不便的难题.
- 甘岚龚礼武
- 关键词：嵌入式图像MINIGUI
- 一种有效的增量顺序学习模糊神经网络
- 2013年
- 利用误差下降率定义输入数据对系统输出的敏感性,并以此作为规则产生标准,提出一种有效增量顺序学习模糊神经网络.将修剪策略引入规则产生过程,因此该算法产生的模糊神经网络不需要进行修剪.通过仿真实验,本算法在达到与其他算法相当性能的情况下,能够获得更高的准确率和更简单的结构.
- 胡蓉徐蔚鸿
- 关键词：模糊神经网络
- 折线模糊神经网络对Chonquet可积函数的泛逼近性
- 2013年
- 首先定义了Choquet积分模的概念,然后分析了折线模糊神经网络在Choquet积分模意义下对模糊值函数的泛逼近性,证明了当模糊值函数满足相容性时,折线模糊神经网络能够以任意精度逼近该Choquet可积模糊值函数.
- 何春梅
- 关键词：折线模糊神经网络CHOQUET积分
- 嵌入式下松弛迭代细胞分割算法的改进与应用被引量：1
- 2013年
- 概率松弛迭代分割算法应用在细胞分割上,能够有效克服由于细胞结构复杂、粘连现象严重而造成一般分割算法分割困难的问题。针对该算法计算复杂与嵌入式Linux环境下资源紧张的问题,改进了松弛迭代细胞分割算法,并将其应用到嵌入式环境下基于Qt与OpenCV构建的细胞分割系统中。实验结果表明,改进后的算法能有效解决细胞分割困难的问题,分割结果能够让肉眼清晰分辨出细胞核、细胞质与腺体的区别。改进后的松弛迭代分割算法相比原算法提高了处理速度,并能够移植到嵌入式设备中便于携带协助诊疗。
- 甘岚林华清
- 关键词：迭代嵌入式系统图像分割细胞分割QTOPENCV
