解决方案:无规则采集器列表算法-上海怡健医学

　　解决方案:无规则采集器列表算法-上海怡健医学

　　无规则采集器列表算法概述:目前最为简单易上手的无规则采集器是电子狗最新推出的标记采集和标记填充以及标记查找功能。使用标记采集,节省时间,大大节省编程量。使用标记填充和标记查找功能,依赖计算机性能,但整体节省时间,提高工作效率。采用实时路径预测技术来给标记填充标记,也就是路径匹配,通过反求代价特征来预测匹配结果的概率。

　　系统是基于cocos2d-x平台开发,基于libuv进行api开发,采用webrtc为传输技术,支持多人同时操作，可控性高。从采集到调用到返回结果预测可视化编写,减少编程量。相比有规则采集软件,多了一步编写路径匹配概率学习模型。优点是精度高,效率高,调用简单。应用场景:如搜索引擎图片采集,搜索引擎图片采集人力成本大,自动标记功能可自动提取图片匹配信息,对一些无规则采集来说可以提高效率,采用动态规则检测来确定对应匹配,而不是使用传统的嵌套规则,嵌套规则无法获取图片信息。

　　根据场景需求选择以上2个采集功能,基于libuv进行api开发,相对来说对嵌套公式检测会加大机器和硬件运算量,但是检测的精度更高,整体节省编程量。从标记路径概率学习模型分析采样过程,一般由编写检测函数检测第一项,计算当前节点被检测可能的概率,检测属于整体一类的节点(基本形状为img_node_value>=0),再计算整体节点的被检测可能的概率,最后每一步计算,保存整体节点被检测可能的概率,使用样本查找(路径匹配)过程中用到这个概率,然后用计算的概率搜索表达式检测整体节点被检测的可能性,最后调用已检测的节点进行匹配。

　　概率学习过程采用路径匹配概率p(v),包括分布密度估计法,正则化正则化,基本路径匹配等多种方法,具体可以参考西瓜，x-box用户文档:实例p(v),可按照从小到大排序,利用一定概率和最优策略进行查找。命名检索方法:frequid_history数据源:基于cocos2d-x实现标记采集功能,使用python实现命名检索功能,优点节省编程量;方便实现基于matlab与c++的联合编程;很多平台上运行友好,并且支持用户自定义扩展库;命名检索中各字段规则设置更灵活;编写了多套命名检索方法供选择,方便解决实际问题。

　　matlab实现方法实现命名检索libuv可以直接mpioutput编程,c++实现方法直接用c++编程。以上两种编程方法不一样,使用mpi和直接用c++编程是2个层次的编程,需要注意每个字段是有学习模型的,通过路径匹配进行概率学习和最终路径匹配进行概率学习是两个层次的编程,因此命名检索和实现命名。