洪沁
- 作品数：7 被引量：12H指数：2
- 供职机构：东南大学信息科学与工程学院无线电工程系更多>>
- 发文基金：国家攀登计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生文化科学更多>>
- 手写体数字的神经网络识别方法被引量：9
- 1994年
- 本文研究了手写体数字识别的新技术,采用模式识别传统技术与神经网络模型相结合的方法,即在抽取样本模式有效特征的基础上,训练神经网络分类器进行识别,所采用的神经网络分类器为带有一个隐层的多层网,它能在网络学习过程中自适应地调节隐元数。实验表明本系统的性能大大优于采用最近邻分类器的识别结果。本文研究的方法具有广义性,特别是自组织结构的神经网络分类器,可适用于其它模式识别任务。
- 洪沁何振亚
- 关键词：模式识别手写体数字神经网络
- 胃癌脱落细胞图象的分析与识别
- 洪沁
- 快速收敛的变步长ＢＰ算法
- 洪沁何振亚
- 关键词：神经网络网络分析自适应滤波器网络电路
- 一种自组织结构的神经网络模式分类器被引量：2
- 1994年
- 本文研究了一种自组织结构的神经网络模式分类器．它由一个多层网络和一个自组织机构组成．通过对训练样本的聚类分析，它能有效地构造和训练网络，并能在学习过程中自适应地调节网络结构．它具有收敛速度快，能避免局部极值点和应用方便等显著优点．计算机模拟实验证实了其优越性．
- 洪沁何振亚
- 关键词：自组织神经网络模式分类器
- 前馈神经网络的学习与自组织能力的研究
- 洪沁
- 关键词：前馈神经网络人工神经网络人工智能
- 计算机辅助形态定量法检测胃癌脱落细胞的实验
- 1993年
- 应用计算机辅助形态定量法探讨胃癌脱落细胞的图象分析与识别。实验将胃刷涂片中的腺上皮细胞分成三类:(1)正常;(2)核异质;(3)癌。实验通过细胞图象增强,图象分割,抽取细胞的六维特征,即(1)细胞面积;(2)核面积;(3)核浆比;(4)核的形状因子;(5)核的平均灰度;(6)核内光密度的均方差。最后设计和训练分类器,从而实现了一套计算机辅助形态定量分析系统。该系统分别对样本模式、样本模式与未知样本随机混合以及未知样本重复检验,其分类符合率前二者均为98%,后者为95%。分类器的性能取得令人满意的结果。
- 张霨泽谢恩琴施瑞龙洪沁王太君吴承恩茅一民吴乐南
- 关键词：图象处理计算机细胞学胃肿瘤
- 胃癌脱落细胞图象的一种新的识别方法被引量：1
- 1993年
- 本文探讨了数字图象处理与模式识别技术在胃癌细胞识别中的应用。作者在病理医师的帮助下,从二十多例胃刷涂片上采集了56个单细胞图象。先对细胞图象进行预处理,然后分割细胞的核与浆;在此基础上抽取样本细胞特征训练分类器。在分类方法上,应用了人工神经网络技术,得到了优于传统方法的结果。
- 洪沁何振亚吴承武王太君
- 关键词：图象处理模式识别细胞胃肿瘤
