分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对雷达辐射源信号识别课题中复杂的参数配置问题，从机器学习参数优化的研究入手，发现了一种基于树结构的机器学习流程优化方法，该方法利用遗传编程生成基于树结构的机器学习流程，并对其结构和参数进行进化，得到表现最佳的带参数的机器学习流程。该流程可以包括特征处理和建模的任意组合，实现对原始数据集的学习和识别。并与人工参数配制的一对一支持向量机在两种不同维度的雷达信号特征集上进行对比识别，相比之下，该方法无须繁琐的参数配置，最高准确率提高超过6%，证明该方法得到的基于树结构的机器学习流程有着明显的优势。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-05-02 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对深度神经网络能自动学习数据深层特征的优点进行了研究，提出一种基于深度信念网络的信号分选方法，来解决传统雷达信号分选中人工提取特征的耗时、特征冗余等问题。通过堆叠多层的深度模型对原算法进行改进，克服单一模型学习力的不足，对不同信号的本质特征进行深入学习，融合各个深度模型的后验概率进行分类决策，从而进一步提高了信号的识别率。采用改进方法对七种不同类型的雷达信号进行分选识别，并与其他信号分选方法进行对比，实验结果表明，该方法取得了更好的分类效果，展现出较强的学习数据本质特征的能力，从而验证了算法的有效性和优越性。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-17 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 视网膜血管分割是眼科计算机辅助诊断和大规模眼科疾病筛查系统的基础。为辅助眼科医生进行眼底疾病的诊断，提出了一种基于相位拉伸变换(PST)和多尺度高斯滤波的视网膜血管分割方法。首先将彩色眼底影像的绿色通道分量图进行增强预处理；然后采用不同尺度的高斯滤波器对预处理增强后的视网膜血管进行降噪处理，再结合PST边缘检测算法初步获得视网膜血管分割图；最后整合初步获得的视网膜血管分割图并进行形态学去噪，获得最终的视网膜血管分割图。通过在视网膜图像库DRIVE上进行实验，其平均准确率为93%，平均灵敏度达77%，平均特异性为95%，实验结果验证了该方法的有效性。
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