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1. AdaBoost的样本权重与组合系数的分析及改进

朱亮, 徐华, 成金海, 朱深

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (7): 2022-2029. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021050726

摘要（376）

HTML （18）

PDF （1311KB）（56）

针对自适应增强（AdaBoost）算法的基分类器线性组合效率低以及过度关注难分样本的问题，提出了基于间隔理论的两种改进算法WPIAda与WPIAda.M。首先，WPIAda与WPIAda.M算法都将样本权值的更新分为四种情形，从而增加间隔从正到负变化的样本权值来抑制间隔的负向移动，并减少间隔处于零点的样本数量；其次，WPIAda.M算法根据基分类器的错误率与样本权重的分布状态，给出新的基分类器系数求解方法，从而提高基分类器的组合效率。在10个UCI数据集上，与dfAda、skAda、swaAda等算法相比，WPIAda和WPIAda.M算法的测试误差分别平均降低了7.46个百分点和7.64个百分点；AUC分别提高了11.65个百分点和11.92个百分点。实验结果表明，WPIAda和WPIAda.M算法可以有效降低对难分样本的关注，并且WPIAda.M算法能够更高效地集成基分类器，因此两种算法均可进一步提高分类性能。

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2. 基于遗传机制和高斯变差的自动前景提取方法

陈凯星, 刘赟, 王金海, 袁玉波

计算机应用 2017, 37 (11): 3231-3237. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.11.3231

摘要（480）

PDF （1023KB）（398）

针对无监督或全自动前景提取这一技术难点问题，提出了一种基于遗传机制和高斯变差的自动前景提取（GFO）方法。首先，利用高斯变差提取图像中的相对重要区域，定义为候选种子前景；之后，利用原始图像和候选种子前景的边沿信息，根据连通性和凸球原则生成前景目标区域轮廓，称之为星凸轮廓；最后，构造适应性函数，选择种子前景，利用选择、交叉及变异的遗传机制，得到精确且有效的最终前景。在Achanta数据库和多个视频上的实验结果表明，GFO方法的性能优于已有的基于高斯变差的自动前景提取（FMDOG）方法，且在识别的准确率、召回率以及 F _β指标上都取得了较好的抽取效果。

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3. 基于多特征描述的乳腺癌肿瘤病理自动分级

龚磊, 徐军, 王冠皓, 吴建中, 唐金海

计算机应用 2015, 35 (12): 3570-3575. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.12.3570

摘要（596）

PDF （1207KB）（470）

为了辅助病理医生快速高效诊断乳腺癌并提供乳腺癌预后信息,提出一种计算机辅助乳腺癌肿瘤病理自动分级方法。该方法使用深度卷积神经网络和滑动窗口自动检测病理图像中的细胞;随后综合运用基于稀疏非负矩阵分解的颜色分离、前景标记的分水岭算法以及椭圆拟合得到每个细胞的轮廓。基于检测到的细胞和拟合出的细胞轮廓,提取出肿瘤的组织结构特征和上皮细胞的纹理形状特征等共203维的特征,运用这些特征训练支持向量机分类器(SVM),实现对病理组织图像自动分级。17位患者的49张H&E染色的乳腺癌病理组织图像自动分级的100次十折交叉检验评估结果表明:基于病理图像的细胞形状特征与组织的空间结构特征对病理图像的高、中、低分化等级分类整体准确率为90.20%;同时对高、中、低各分化等级的区分准确率分别为92.87%、82.88%、93.61%。相比使用单一结构特征或者纹理特征的方法,所提方法具有更高的准确率,能准确地对病理组织图像中肿瘤的高级和低级分化程度自动分级,且各分级之间的准确率差异较小。

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4. 基于并行机制的商务智能系统BI-PaaS

江志雄金海黄晓庆

计算机应用 2012, 32 (03): 595-598. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00595

摘要（1743）

PDF （765KB）（1116）

针对海量信息处理对传统的商业智能软件提出的挑战,设计并实现了一种基于并行机制的商务智能(BI)系统(BI-PaaS)。该系统搭建在中国移动大云基础设施之上, 以云计算的强大并行计算和分布式存储能力为支撑,将ETL、DM、OLAP、Report等各类BI能力并行化。实验结果表明,基于并行机制的BI-PaaS系统可以大大提高BI能力的数据处理性能,有效地支持电信运营的海量数据分析。

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5. 基于AAF框架的水资源监测中心无线门户研究

金海华，张永进，解建仓，李弘

计算机应用 2005, 25 (09): 2202-2203. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.02202

摘要（1016）

PDF （211KB）（860）

WAP技术促进了移动通信技术与互联网技术的有效结合,是未来网络技术的一种发展方向。介绍了WAP的基本原理、开发WAP的无线标志语言WML以及AAF框架,并运用AAF框架与WAP技术相结合,设计开发了水资源监测中心无线门户。