蔡文正
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
- 供职机构：桂林电子科技大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：广西壮族自治区自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于稀疏编码的脑脊液图像快速识别模型被引量：7
- 2014年
- 考虑到采用传统的图像分割算法很难准确地分割脑脊液(CSF)细胞图像,提出了一种基于稀疏编码的脑脊液图像快速识别模型。该模型首先利用稀疏编码提取图像中的局部特征以及特征描述子,然后将特征描述子转换成线性空间金字塔匹配(SPM)结构,最后将计算结果输入到线性支持向量机(SVM)中进行训练和预测。对脑脊液细胞图像做了异常识别和分类测试,其中异常识别准确率达到了89.4±0.9%,且对每张760×570的图像平均识别时间只需1.3 s,由此可以表明所提出的模型能够有效快速地区分脑脊液细胞是否异常。
- 黄文明蔡文正邓珍荣
- 关键词：脑脊液无监督学习线性支持向量机
- 基于Lucene和LSA的法律咨询系统被引量：2
- 2014年
- 本文设计的法律咨询系统,结合法律行业的现状,以中文问答系统为原型,结合了开源数据检索项目Lucene.net,扩展了数据的存储类型.本文借助中科院研发的中文分词系统,集成到Lucene.Net平台上,弥补了其分词不足.并使用互信息技术,使同义的法律相关词语优先进行检索.在中文问答系统的答案提取时,经常出现答案的"漏取"和"错取"的情况,本文提出了一种基于潜在语义分析(LSA)的问题和答案句子相似度计算方法,利用空间向量模型作为表示方法,借助潜在语义分析理论,通过奇异值分解的降维方法构建了一个低维的语义空间,并在语义空间上实现了问题与答案句子相似度计算.经试验证明,本系统具有较精准的查询正确率以及较少的运行计算时间.
- 尹芝芳王鑫蔡文正李鹤阮玲玲
- 关键词：问答系统互信息
- 基于稀疏编码的脑脊液图像识别技术研究
- 显微镜下的脑脊液(Cerebrospinal Fluid,CSF)图像由各种细胞组成,其拓扑结构复杂多变,采用传统图像分割算法需要对目标进行高精度完整的分割,才能准确的提取到人为事先定义的特征,而稀疏编码算法只需进行简单...
- 蔡文正
- 关键词：脑脊液图像识别
- 文献传递
