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1. 基于交叠数据窗距离测度概念漂移检测新方法

刘茂张东波赵圆圆

计算机应用 2014, 34 (2): 542-545.

摘要（456）

PDF （721KB）（391）

针对数据流中的概念漂移检测存在错误检测、延迟检测等问题,提出了一种基于交叠数据窗距离测度的在线概念漂移检测方法。通过将数据流划分成大小相等且交叠的数据窗并计算相邻交叠数据窗异构欧氏距离,同时利用近邻原则判别数据窗中样本不一致程度,从而实现分布差异性评价和漂移的检测。为评价该方法的有效性,在具有不同漂移严重程度和漂移速度的公开数据集上进行了实验,实验结果表明:该方法能够准确快速地检测到不同类型的概念漂移且能够找出概念漂移发生的具体位置。

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2. 基于多尺度匹配滤波和集成学习的眼底图像微脉瘤检测

彭英辉张东波沈奔

计算机应用 2013, 33 (02): 543-566. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00543

摘要（760）

PDF （834KB）（398）

针对微脉瘤的灰度分布特性，提出一种新的微脉瘤检测算法。首先通过多尺度匹配滤波筛选出候选微脉瘤病变点，并作为种子点利用区域生长技术分割出病变区域;然后提取病变区域特征向量;最终采用Adaboost神经网络集成分类器检测真实的微脉瘤病变。在公开的ROC数据集测试表明，所提方法检测的平均正确率达到40.92%，优于以往的双环滤波和形态学方法。

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3. 基于改进的粒子群算法和信息熵的知识获取方法

许翔张东波黄辉先刘子文

计算机应用 2009, 29 (08): 2245-2249.

摘要（1633）

PDF （714KB）（1295）

针对粒子群优化算法（PSO）易陷入局部优化的问题，在PSO算法加入交叉变异算子，克服了标准PSO算法易陷入局部最优的不足；并将改进的PSO算法和模糊C均值聚类相结合，提出了一种新的模糊聚类算法CMPSOFCM，该算法具有良好的搜索能力和聚类效果。进而将聚类得到的属性隶属矩阵用于属性约简，并提出一种基于信息熵的模糊粗糙集知识获取的方法。实验和实例分析表明该方法的正确性和有效性。

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4. 基于模糊粗神经网络的图像脉冲噪声滤除

张东波;王耀南

计算机应用 2005, 25 (10): 2336-2338.

摘要（1982）

PDF （672KB）（1059）

为了获得在图像噪声滤除和细节保留两方面更好的兼顾与平衡，提出了一种兼有模糊化神经元和不可微粗神经元的模糊粗神经网络。采用融合了爬山法的遗传学习算法，增强了网络在学习过程中，特别是进化后期阶段对最优解的局部搜索能力。仿真表明，融合了模糊信息和粗糙集信息处理能力的模糊粗神经网络在图像融合滤波方面比BP网络和粗集神经网络具有更好的性能，是一种性能很好的混合智能神经网络。

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