【摘 要】
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为提高否定选择算法中检测器集的检测率,提出改进的检测器集生成方法。其主要针对检测器在检测边界元素时遇到的困境问题,把自体点和它的临近点一起作为自体区域,处理自体的泛化问题。给出算法的具体实现过程、优势分析,并通过人工合成数据集2DSyntheticData和实际Biomedical数据集对算法进行了验证。实验结果表明,本算法检测率较高,尤其可以有效检测到处于自体与非自体边界处的点,具有一定的优越性
【机 构】
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江西师范大学科学技术学院,江西师范大学现代教育技术应用中心
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为提高否定选择算法中检测器集的检测率,提出改进的检测器集生成方法。其主要针对检测器在检测边界元素时遇到的困境问题,把自体点和它的临近点一起作为自体区域,处理自体的泛化问题。给出算法的具体实现过程、优势分析,并通过人工合成数据集2DSyntheticData和实际Biomedical数据集对算法进行了验证。实验结果表明,本算法检测率较高,尤其可以有效检测到处于自体与非自体边界处的点,具有一定的优越性。
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