【摘 要】
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提出用小波Haar算法对真菌隐球酵母菌图像参数进行压缩．该方案首先按照行优先的原则，将每个酵母菌图像的特征参数由一维转换为二维；然后利用小波方法将二维参数进行压缩．实验利用
【机 构】
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武汉大学计算机学院,武汉大学电子信息学院,吉林省城市建设学校机械系
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划（973）项目（2007CB310800）
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提出用小波Haar算法对真菌隐球酵母菌图像参数进行压缩．该方案首先按照行优先的原则，将每个酵母菌图像的特征参数由一维转换为二维；然后利用小波方法将二维参数进行压缩．实验利用机器学习工具WEKA，选取52个训练集图像以及26个新图像，采用“10舍1”及“10份10轮”交叉验证方法，建立多个预测模型．实验表明小波方案大大节约了运行时间，而在识别变异病原体形态的问题上，几乎与数据驱动特征参数选择方法同样有效．同时因为小波算法的可逆性，特征参数还可以恢复到初始特征参数集合．
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