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基于SFS-SVM的乳腺癌预测模型的构建
乳腺癌 预测模型 序列前向选择算法 支持向量机算法
2019/7/25
构建基于序列前向选择算法（SFS）与支持向量机算法（SVM）分类器融合的乳腺癌预测模型，提高计算机辅 助诊断技术对乳腺癌细针穿刺细胞病理的准确率。方法：对456组乳腺肿瘤病理数据作为训练集，利用SFS-SVM算法对 30个特征进行筛选，得到最优的特征组合，再用112组乳腺肿瘤病理数据作为测试集验证，构建乳腺癌预测模型。该模型 的预测精度通过5折交叉验证进行评价。评价指标包括：受试者工作特性曲线（R...
提出了一种基于局部Lax-Friedrichs通量分裂格式的快速扫描算法，用以解决透视投影下的SFS问题。先对透视投影SFS进行建模，将其转换为静态Hamilton-Jacobi方程，再结合局部Lax-Friedrichs通量分裂格式和快速扫描算法对静态Hamilton-Jacobi方程进行求解，从而得到物体表面。本文算法可以用于非凸Hamiltonian函数的情况，提高了局部分析能力，不需要对初...
提出了一种基于局部Lax-Friedrichs通量分裂格式的快速扫描算法，用以解决透视投影下的SFS问题。先对透视投影SFS进行建模，将其转换为静态Hamilton-Jacobi方程，再结合局部Lax-Friedrichs通量分裂格式和快速扫描算法对静态Hamilton-Jacobi方程进行求解，从而得到物体表面。本文算法可以用于非凸Hamiltonian函数的情况，提高了局部分析能力，不需要对初...
结合小波变换的SFS最小化算法研究
从明暗恢复形状 小波变换 频率特性
2009/12/10
提出了一种结合小波变换的从明暗恢复三维形状的最小化方法，该算法利用图像小波变换各个子频段的不同频率特性和方向特性，分别采用不同的算法重构。在图像被分解后的低频区域采用小波直接提取自然条纹相位，高频区域使用最小化方法重构。这种方法在低频区域避免了SFS最小化方法的假设条件，而高频区域又发挥了它对细节部分重构的优势。实验结果表明该算法比单独使用最小化方法的误差要小。
基于径向基函数网络的SFS算法研究
径向基函数网络 从明暗恢复形状 计算机视觉
2009/3/6
分析了现有从明暗恢复形状(SFS)的几种方法普遍存在对恢复的形状的连续性和光滑性的缺点，提出了一种基于径向基函数网络模型进行从明暗恢复形状的新算法。该算法先采用网络构造一个曲面方程，再利用反射函数作为约束条件，通过调整权因子和径向基函数中心和宽度对网络进行自学习，得到一个满意的曲面方程。理论和实验证明，该算法在恢复形状的准确性和曲面的光滑性，连续性上有较大改进。