医院信息系统设计

给出了一种基于局域网的医院信息系统（HIS）的设计方案     

基于高阶逻辑的复杂结构归纳学习研究

归纳学习的目的在于发现样例与离散的类之间的映射关系,样例及归纳的映射都需用某个形式化语言描述.归纳学习器采用的形式化语言经历了属性-值语言、一阶逻辑、类型化的高阶逻辑三个阶段,后者能克服前二者在知识表达及学习过程中的很多缺点.本文首先阐述了基于高阶逻辑的复杂结构归纳学习产生的历史背景;其次介绍了基于高阶逻辑的编程语言--Escher的知识描述形式及目前已提出的三种学习方法;复杂结构的归纳学习在机器学习领域的应用及如何解决一些现实问题的讨论随后给出; 最后分析了复杂结构归纳学习的研究所面临的挑战性问题.     

一种改进的基于正区域的决策树算法

首先分析了基于正区域、基于粗糙边界和基于依赖度的属性选择标准的关系,并证明了这三种属性选择标准彼此等价.然后以正区域的属性选择标准为代表,分析了、基于正区域的决策树生成算法的优点和不足.针对这些不足,给出了一种新的属性选择标准,即基于伴随正区域的属性选择标准.用新的属性选择标准生成的决策树一般具有叶子数目较少,叶子的平均深度也较小,且叶子具有较强的泛化能力.最后,用一实例说明了新的属性选择标准的优越性.     

一种基于改进零树小波算法的选择性医学图像压缩技术

针对传统零树编码的三个不足，利用游程编码结合人眼视觉特性，对其进行了改进，在此基础上根据医学图像压缩的特点，探讨了选择性医学图像压缩技术，并将其和小波压缩算法结合。实验结果表明，改进方法减少了编码比特率和编码时间，达到了较好的压缩效果。