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1. 基于Hadoop的海量医学图像检索系统

范敏徐胜才

计算机应用 2013, 33 (12): 3345-3349.

摘要（705）

PDF （776KB）（563）

为了提高海量医学图像检索效率，针对单节点医学图像检索系统的缺陷，提出一种基于Hadoop的海量医学图像检索系统。首先采用Brushlet变换和局部二值模式算法提取医学示例图像特征，并将图像特征库存储于Hadoop分布式文件系统(HDFS)；然后采用Map将示例图像特征与特征库的特征进行匹配，采用Reduce接收各Map任务的计算结果，并按相似度大小进行排序；最后根据排序结果找到医学图像的最优检索结果。实验结果表明，相对于其他医学图像检索系统，Hadoop的医学图像检索系统减少了图像存储和检索时间，提高了图像检索速度。

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2. 小样本跳变水质时序数据预测方法

石为人王燕霞唐云建范敏

计算机应用 2010, 30 (2): 486-489.

摘要（1579）

PDF （738KB）（1351）

根据三峡库区某些断面水质监测数据具有样本小、成库前后数据出现跳变的特点，提出一种适用于三峡库区的水质参数预测模型（ELS-SVM）。ELS-SVM通过建立数据预处理模型对原始小样本时序数据进行处理，增强了时序数据的平稳性，并使用模拟退火（SA）算法优选最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型参数。与典型的小样本预测模型的比较实验表明，ELS-SVM模型更适用于三峡库区小样本水质时序数据的预测。

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3. 基于灰色神经网络建模的水质参数预测

石为人王燕霞唐云建范敏

计算机应用 2009, 29 (06): 1529-1535.

摘要（1242）

PDF （659KB）（1374）

针对水质参数预测过程中样本数据少的特点,结合灰色新陈代谢GM(1,1)模型和BP神经网络模型,提出灰色新陈代谢BP神经网络组合模型。用灰色新陈代谢模型群的数据集作为BP神经网络的学习测试样本,解决了BP网络需要大量样本才能较好地逼近非线性函数的问题。实验表明,与普通BP网络、灰色新陈代谢模型比较,灰色新陈代谢BP神经网络组合模型的预测精度更高,能够应用于水质参数的预测。

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4. 基于Web挖掘的过程模型及算法

范敏，黄席樾，石为人

计算机应用 2005, 25 (03): 646-648. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.0646

摘要（990）

PDF （144KB）（898）

针对Web信息的结构特点设计了一个发现用户访问模式的PDAS系统,并以关联规则为理论基础提出了发现单一用户K 序列频繁访问模式的过程模型及算法。经实验证明,通过该算法获得的频繁访问模式对商业网站的营销决策有一定辅助意义。

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