一种实用的数据提取方法

一、使用场景

假如有一套格式统一的报表，需要由多个单位填报，并分别各自上报一个报表的电子表格文件。使用者需要将多个单位报表的某一张表里面的某一个或多个数据提取出来形成一个列表，以便于查看、对比和分析。

在以上情况下，可否实现对数据的自动提取，而不用一个一个文件打开再复制粘贴？答案是肯定的！

二、基本原理

电子表格（WPS和Excel）都可以实现对存储数据的自动提取。例如，在“D:\新建文件夹\久其导出\”目录下存储有“肥城.XLS”文件。现需要对其中的“Z01 资产负债表(企财01表)”中的其他应收款（即C18单元格）的数据提取出来。如下图：

在上述情况下，在电子表格的单元格中输入公式“='D:\新建文件夹\久其导出\[肥城.XLS]Z01 资产负债表(企财01表)'!C18”就可以实现数据提取。如下图：

三、应用举例

央企每年都会使用久其软件进行年度财务报表的上报和汇总，在对它们进行年审的过程中，在后期汇总阶段，存在较多的数据需要进行查找和核对，比如，在将各单位的数据加总后，发现某两个应该相等的数据不相等或者数据出现异常，此时如果再一个个文件打开对比查看是否相等，将会十分费时费力。（虽然久其软件具有较强的数据汇总和勾稽关系自动检查功能，但是在实际使用过程中，还是会发现有些勾稽关系不能够检查到位，需要人工去核对。）

在此种情况下，如果使用数据提取方法进行对比，将会十分便捷。具体操作如下：

1、导出数据

将久其报表中各单位的报表批量导出，存储在一个文件夹中（久其软件具备报表批量导出功能）。

2、进行数据提取公式的编辑。

以存储在“D:\新建文件夹\久其导出\”目录下的各单位报表的“Z01 资产负债表(企财01表)”中的其他应收款的数据为例，如下图，在C

列依次输入各单位报表的文件名，在D2单元格粘贴工作表的名称，在E2单元格输入要提取的数据的单元格位置。在D3输入公式“="='D:\新建文件夹\久其导出\["&C3&".XLS]"&$D$2&"'!"&$E$2”，然后向下填充公式，即得到如下图所示的数据提取公式。

3、数据提取

将D列的公式粘贴到word中，然后再将word表格粘贴到Excel，既可以自动提取出所需要的各单位的其他应收款数据。如下图：

有了上述公式编辑表格之后，如果需要提取其他数据，只需在相应的单元格中粘贴或输入要提取数据所在的工作表和单元格位置，即可实现提取公式的自动编辑，相当方便。如：需要提取会计报表附注的其他应收款数据，则在上面公式编辑表格中的D2、E2单元格分别

输入“QCF25 其他应收款(附注25表)”和“b20”即可。待提取数据的报表和提取公式编辑表如下图所示：

以上所述数据提取方法是我在年报审计汇总的数据核对过程中在汇总公式编写的基础上自己试探而来，并实际使用，感觉还是比较有用，尤其是在对很多家单位数据汇总后，如果发现汇总数据存在错误或勾稽关系不对，需要找出是哪家单位的数据存在错误的情况下。

希望能够为大家的工作带来一点帮助！

网页链接提取方法

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 网页链接提取方法网页链接的提取是数据采集中非常重要的部分，当我们要采集列表页的数据时，除了列表标题的链接还有页码的链接，数据采集只采集一页是不够，还要从首页遍历到末页直到把所有的列表标题链接采集完，然后再用这些链接采集详情页的信息。若仅仅靠手工打开网页源代码一个一个链接复制粘贴出来，太麻烦了。掌握网页链接提取方法能让我们的工作事半功倍。在进行数据采集的时候，我们可能有提取网页链接的需求。网页链接提取一般有两种情况：提取页面内的链接；提取当前页地址栏的链接。针对这两种情况，八爪鱼采集器均有相关功能实现。下面介绍一个网页链接提取方法。一、八爪鱼提取页面内的超链接在网页里点击需要提取的链接，选择“采集以下链接地址”

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 网页链接提取方法1 二、八爪鱼提取当前地址栏的超链接从左边栏拖出一个提取数据的步骤出来（如果当前页已经有其他的提取字段，这一步可省略）点击“添加特殊字段”，选择“添加当前页面网址”。可以看到，当前地址栏的超链接被抓取下来

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 网页链接提取方法2 而批量提取网页链接的需求，一般是指批量提取页面内的超链接。以下是一个使用八爪鱼批量提取页面内超链接的完整示例。采集网站： https://https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html,/search?initiative_id=tbindexz_20170918&ie=utf8&spm=a21 bo.50862.201856-taobao-item.2&sourceId=tb.index&search_type=item&ssid=s5-e&commend=all&imgfile=&q=手表&suggest=history_1&_input_charset=utf-8&wq=&suggest_query=&source=sugg est

网站爬虫如何爬取数据

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 网站爬虫如何爬取数据大数据时代，用数据做出理性分析显然更为有力。做数据分析前，能够找到合适的的数据源是一件非常重要的事情，获取数据的方式有很多种，最简便的方法就是使用爬虫工具抓取。今天我们用八爪鱼采集器来演示如何去爬取网站数据，以今日头条网站为例。采集网站： https://https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html,/ch/news_hot/ 步骤1：创建采集任务 1）进入主界面选择，选择“自定义模式” 网站爬虫如何爬取数据图1

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 2）将上面网址的网址复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址” 网站爬虫如何爬取数据图2 3）保存网址后，页面将在八爪鱼采集器中打开，红色方框中的信息是这次演示要采集的内容

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 网站爬虫如何爬取数据图3 步骤2：设置ajax页面加载时间 ●设置打开网页步骤的ajax滚动加载时间 ●找到翻页按钮，设置翻页循环 ●设置翻页步骤ajax下拉加载时间 1）网页打开后，需要进行以下设置：打开流程图，点击“打开网页”步骤，在右侧的高级选项框中，勾选“页面加载完成向下滚动”，设置滚动次数，每次滚动间隔时间，一般设置2秒，这个页面的滚动方式，选择直接滚动到底部；最后点击确定

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 网站爬虫如何爬取数据图4 注意：今日头条的网站属于瀑布流网站，没有翻页按钮，这里的滚动次数设置将影响采集的数据量

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 网站爬虫如何爬取数据图5 步骤3：采集新闻内容创建数据提取列表 1）如图，移动鼠标选中评论列表的方框，右键点击，方框底色会变成绿色然后点击“选中子元素”

文本特征提取方法

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html,/u2/80678/showart_1931389.html 一、课题背景概述文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分值最高的作为特征词，这就是特征抽取(Feature Selection)。

python抓取网页数据的常见方法

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, python抓取网页数据的常见方法很多时候爬虫去抓取数据，其实更多是模拟的人操作，只不过面向网页，我们看到的是html在CSS样式辅助下呈现的样子，但爬虫面对的是带着各类标签的html。下面介绍python抓取网页数据的常见方法。一、Urllib抓取网页数据 Urllib是python内置的HTTP请求库包括以下模块：urllib.request 请求模块、urllib.error 异常处理模块、urllib.parse url解析模块、urllib.robotparser robots.txt解析模块urlopen 关于urllib.request.urlopen参数的介绍： urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout, ]*, cafile=None, capath=None, cadefault=False, context=None) url参数的使用先写一个简单的例子：

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, import urllib.request response = urllib.request.urlopen(' print(response.read().decode('utf-8')) urlopen一般常用的有三个参数，它的参数如下： urllib.requeset.urlopen(url,data,timeout) response.read()可以获取到网页的内容，如果没有read()，将返回如下内容 data参数的使用上述的例子是通过请求百度的get请求获得百度，下面使用urllib的post请求这里通过https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html,/post网站演示（该网站可以作为练习使用urllib的一个站点使用，可以模拟各种请求操作）。 import urllib.parse import urllib.request data = bytes(urllib.parse.urlencode({'word': 'hello'}), encoding='utf8')

微机故障常见的检测方法与处理方法

平时常见的微机故障现象中,有很多并不是真正的硬件故障,而是由于某些设置或系统特性不为人知而造成的假故障现象。认识下面的微机假故障现象有利于快速地确认故障原因，避免不必要的故障检索工作。 1、电源插座、开关很多外围设备都是独立供电的，运行微机时只打开计算机主机电源是不够的。例如：显示器电源开关未打开，会造成“黑屏”和“死机”的假象；外置式MODEM电源开关未打开或电源插头未插好则不能拨号、上网、传送文件，甚至连MODEM都不能被识别。打印机、扫描仪等都是独立供电设备，碰到独立供电的外设故障现象时，首先应检查设备电源是否正常、电源插头/插座是否接触良好、电源开关是否打开。 2、连线问题外设跟计算机之间是通过数据线连接的，数据线脱落、接触不良均会导致该外设工作异常。如：显示器接头松动会导致屏幕偏色、无显示等故障；又如：打印机放在计算机旁并不意味着打印机连接到了计算机上，应亲自检查各设备间的线缆连接是否正确。 3、设置问题例如：显示器无显示很可能是行频调乱、宽度被压缩，甚至只是亮度被调至最暗；音箱放不出声音也许只是音量开关被关掉；硬盘不被识别也许只是主、从盘跳线位置不对……。详细了解该外设的设置情况，并动手试一下，有助于发现一些原本以为非更换零件才能解决的问题。 4、系统新特性很多“故障”现象其实是硬件设备或操作系统的新特性。如：带节能功能的主机，在间隔一段时间无人使用计算机或无程序运行后会自动关闭显示器、硬盘的电源，在你敲一下键盘后就能恢复正常。如果你不知道这一特征，就可能会认为显示器、硬盘出了毛病。再如Windows、NC的屏幕保护程序常让人误以为病毒发作……多了解微机、外设、应用软件的新特性、多向专家请教，有助于增加知识、减少无谓的恐慌。 \[] 5、其它易疏忽的地方 CD-ROM的读盘错误也许只是你无意中将光盘正、反面放倒了；软盘不能写入也许只是写保护滑到了“只读”的位置。发生了故障，首先应先判断自身操作是否有疏忽之处，而不要盲目断言某设备出了问题。微机故障常见的检测方法

特征提取方法

4.2.2 特征提取方法图像经过一系列的预处理之后，原来大小不同、分布不规则的各个字符变成了一个个大小相同、排列整齐的字符。下面接要从被分割归一处理完毕的字符中，提取最能体现这个字符特点的特征向量。将提取出训练样本中的特征向量代入BP网络之中就可以对网络进行训练，提取出待识别的样本中的特征向量代入到训练好的BP网络中，就可以对汉字进行识别。特征向量的提取方法多种多样，可以分为基于结构特征的方法和基于像素分布特征的方法，下面给予简单介绍，并说明本文所用的方法。（1）结构特征。结构特征充分利用了字符本身的特点，由于车牌字符通常都是较规范的印刷体，因此可以较容易地从字符图像上得到它的字符笔画信息，并可根据这些信息来判别字符。例如，汉字的笔画可以简化为4类：横、竖、左斜和右斜。根据长度不同又可分为长横、短横、长竖和短竖等。将汉字分块，并提取每一块的笔画特征，就可得到一个关于笔画的矩阵，以此作为特征来识别汉字。（2）像素分布特征。像素分布特征的提取方法很多，常见的有水平、垂直投影的特征，微结构特征和周边特征等。水平、垂直投影的特征是计算字符图像在水平和垂直方向上像素值的多少，以此作为特征。微结构法将图像分为几个小块，统计每个小块的像素分布。周边特征则计算从边界到字符的距离。优点是排除了尺寸、方向变化带来的干扰，缺点是当字符出现笔划融合、断裂、部分缺失时不适用。 ①逐像素特征提取法这是一种最简单的特征提取方法。它可以对图像进行逐行逐列的扫描，当遇到黑色像素时取其特征值为1，遇到白色像素时取其特征值为0，这样当扫描结束后就获得一个维数与图像中的像素点的个数相同的特征向量矩阵。这种特征提取方法的特点就是算法简单，运算速度快，可以使BP网络很快的收敛，训练效果好，更重要的是对于数字图像这样特征较少的图像，这种方法提取的信息量最大，所以对于本系统来说，这种方法较为适用。但是它的缺点也很明显，就是适应性不强，所以本文没有选用这种方法。 ②骨架特征提取法

图像特征提取方法

图像特征提取方法摘要特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时，常常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察：如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像的特征对进行图像研究有优势。常用的特征提取方法有：Fourier变换法、窗口Fourier变换（Gabor)、小波变换法、最小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。

设计内容课程设计的内容与要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：一、课程设计的内容本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。（1）边界方向直方图法由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式，所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约，或者说，离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，边界广泛的存在于物体和背景之间、物体和物体之间，它是图像分割所依赖的重要特征．边界方向直方图具有尺度不变性，能够比较好的描述图像的大体形状．边界直方图一般是通过边界算子提取边界，得到边界信息后，需要表征这些图像的边界，对于每一个边界点，根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角，将空间量化为M级，计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率，这样便得到了边界方向直方图．图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ，)，)，( ，)，)] ，其中Gx( ，)，)，G ( ，)，)可以用下面的

肺结节检测中特征提取方法研究

小型微型计算机系统ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＣｏｍｐｕｔｅｒＳｙｓｔｅｍｓ２００９年１０月第１０期Ｖ０１．３０Ｎｏ．１０２００９肺结节检测中特征提取方法研究何中市１，梁琰１，黄学全２，王健２１（重庆大学计算机学院，重庆４０００４４）２（第三军医大学西南医院放射科，重庆４０００３８）Ｅ—ｍａｉｌ：ｚｓｈｅ＠ｃｑｕ．ｅｄｕ．ｃａ摘要：计算机辅助诊断（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ—ＡｉｄｅｄＤｉａｇｎｏｓｉｓ，ＣＡＤ）系统为肺癌的早期检测和诊断提供了有力的支持．本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究．通过对肺结节和肺内各组织在序列ＣＴ图像上的医学征象分析和研究对比，结合专家提供的知识，提出了肺结节特征提取总体方案．该方案分别从肺部ＣＴ图像的灰度特征、肺结节形态、纹理、空间上下文特征等几个方面，对关键的医学征象进行图像分析，从而实现对ＲＯＩ（ＲｅｇｉｏｎｓｏｆＩｎｔｅｒｅｓｔ）区域的特征提取和量化；提出特征提取的评价方案，实验结果表明，本文提取的特征提取方案是有效的．利用本文提取的特征，肺结节检测正确率达到９３．０５％，敏感率为９４．５３％．关键词：孤立性；肺结节；特征提取；ＣＴ图像；特征评价中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１０００—１２２０（２００９）１０—２０７３－０５ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＦｅａｔｕｒｅＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＡｐｐｒｏａｃｈｆｏｒＳＰＮｓＤｅｔｅｃｔｉｏｎ腼Ｚｈｏｎｇ—ｓｈｉｌ，ＬＩＡＮＧＹａｎｌ，ＨＵＡＮＧＸｕｅ—ｑｕａｎ２，ＷＡＮＧＪｉａｎ２１（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ｃ‰增幻增Ｕｎｉｖｅｒｓ毋，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４４，Ｃｈｉｎａ）２（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＲａｄｉｏｌｏｇｙ，Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ丑却池ｚ，ＴｈｉｒｄＭｉｌｉｔａｒｙＭｅｄｗａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＰＬ４，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００３８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｈａｖｅｐｒｏｖｅｄｔｏｂｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｆｏｒｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｒａｄｉｏｌｏｇｉｓｔｓ７ｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｆｐｕｂｍｏｎａｒｙｎｏｄｕｌｅｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｓｔｒａｔｅｇｙｂａｓｅｄｏｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅａｉｍｅｄａｔＳｏｌｉｔａｒｙＰｕｌｍｏｎａｒｙＮｏｄｕｌｅｓ（ＳＰＮ）ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｉｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅ，３６ｆｅａｔｕｒｅｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ，ｃｏｎｔａｉｎｅｄ３ｇｒｅｙｌｅｖｅｌｆｅａｔｕｒｅｓ，１６ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓ，１０ｔｅｘｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄ７ｓｐａｔｉａｌｃｏｎｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｓ．Ａｎｄｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ（ＳＶＭ）ｒｕｎｎｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｅａｔｕｒｅｓａｃｈｉｅｖｅｓｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｒｅｓｕｌｔｓ，ｗｉｔｈａｒｅ－ｓｕｉｔｏｆ９３．０５％ｉｎｎｏｄｕｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄ９４．５３％ｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｓｏｌａｔｅｄ；ｓｏｌｉｔａｒｙｐｕｌｍｏｎａｒｙｎｏｄｕｌｅｓ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ＣＴｉｍａｇｅｓ；ｆｅａｔｕｒｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ１引言近几年，随着影像检查技术的改进，临床结果初步证明ＣＴ扫描是检测早期无症状肺癌最有效的影像学方法。１Ｊ．肺部疾病在ＣＴ影像上通常表现为孤立性肺结节（ＳｏｌｉｔａｒｙＰｕｌ—ｍｏｎａｒｙＮｏｄｕｌｅｓ，ＳＰＮｓ），因此，对孤立性肺结节的检测和识别是对肺部疾病诊断最重要的途径．计算机辅助诊断系统一方面，大大减轻了医生的工作量，提高了工作效率；另一方面，使影像诊断更加客观化，提高诊断的效率和正确效率．因此，用计算机进行肺结节辅助诊断，提取肺结节特征，检测肺结节，是具有十分重要的意义和研究价值的．在孤立性肺结节自动识别中，肺结节的特征提取及表示是其关键问题之一，它是进行识别的重要手段．关于肺结节检测方法有很多。２…，但对肺结节医学征象描述并不充分．目前一般常用面积、周长等形态方面进行肺结节特征提取．对肺结节的形态、全局、局部上下文特征以及病理征象的分析不足，使得特征提取描述不到位，影响识别准备率．同时也欠缺对识别结果的解释．正因为对提取的特征与肺结节医学征象问的对应关系分析不足，无法对识别结果进行医学知识上的解释，特征提取特征评价懂歪母Ｉ里斗１显查鲎堑卜＿倒１Ｊ躺ｌ帽霭瓣｜｜描述程度ｌ１絮嚣卜ｌＪｓ、，Ｍ识－－｜别性能图１ＳＰＮｓ诊断框架图Ｆｉｇ．１ＯｖｅｒｖｉｅｗｏｆＳＰＮｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎ而只有”是”或”否”的识别结果，无法给医生提供更多的信息．本文围绕以上几个问题，意在提供全面的、系统的量化信息，便于医学专家诊断的客观化、效率化．本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究．通过对肺结节和肺内各组织在序列ＣＴ图像上的医学征象分析和研究对比，提出了肺结节特征提取总体方案．该方案分别从肺部ＣＴ图像的灰度特征、形收稿日期：２００８－０８－３０基金项目：重庆市重大科技专项项目（ＣＳＴＣ，２００８ＡＢ５０３８）资助；重庆市自然科学基金项目（ＣＳＴＣ，２００７ＢＢ２１３４））资助．作者简介：何中市，男，１９６５年生，博士，教授，研究方向为人工智能、机器学习与数据挖掘等；梁琰，女，１９８２年生，博士研究生，图像处理、模式识别；黄学金，男，１９６６年生，博士，副教授，研究方向为影像诊断和介入放射学；王健，男，１９６４年生，博士，教授，研究方向为影像诊断和介入放射学．

网页数据抓取方法详解

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 网页数据抓取方法详解互联网时代，网络上有海量的信息，有时我们需要筛选找到我们需要的信息。很多朋友对于如何简单有效获取数据毫无头绪，今天给大家详解网页数据抓取方法，希望对大家有帮助。八爪鱼是一款通用的网页数据采集器，可实现全网数据（网页、论坛、移动互联网、QQ空间、电话号码、邮箱、图片等信息）的自动采集。同时八爪鱼提供单机采集和云采集两种采集方式，另外针对不同的用户还有自定义采集和简易采集等主要采集模式可供选择。

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 如果想要自动抓取数据呢，八爪鱼的自动采集就派上用场了。定时采集是八爪鱼采集器为需要持续更新网站信息的用户提供的精确到分钟的，可以设定采集时间段的功能。在设置好正确的采集规则后，八爪鱼会根据设置的时间在云服务器启动采集任务进行数据的采集。定时采集的功能必须使用云采集的时候，才会进行数据的采集，单机采集是无法进行定时采集的。定时云采集的设置有两种方法：方法一：任务字段配置完毕后，点击‘选中全部’→‘采集以下数据’→‘保存并开始采集’，进入到“运行任务”界面，点击‘设置定时云采集’，弹出‘定时云采集’配置页面。

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 第一、如果需要保存定时设置，在‘已保存的配置’输入框内输入名称，再保存配置，保存成功之后，下次如果其他任务需要同样的定时配置时可以选择这个配置。第二、定时方式的设置有4种，可以根据自己的需求选择启动方式和启动时间。所有设置完成之后，如果需要启动定时云采集选择下方‘保存并启动’定时采集，然后点击确定即可。如果不需要启动只需点击下方‘保存’定时采集设置即可。

如何利用爬虫爬取马蜂窝千万+数据

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 如何利用爬虫爬取马蜂窝千万+数据最近有人爬了马蜂窝的1800万数据就刷爆了网络，惊动了互联网界和投资界，背后的数据团队也因此爆红。你一定会想像这个团队像是电影里演的非常牛掰黑客一样的人物吧？你以为爬数据一定要懂爬虫写代码、懂Python才能爬取网络数据是吧？小八告诉你，过去可能是，但现在真的不！是！

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 爬这样千万级数据的工作，我们绝大部分人即使不懂写代码，都可以实现。如何实现？就是利用「数据爬虫工具」。目前的爬虫工具已经趋向于简易、智能、可视化了，即使不懂代码和爬虫的小白用户都可以用。比如在全球坐拥百万用户粉丝的八爪鱼数据采集器。简单来说，用八爪鱼爬取马蜂窝数据只要4个步骤。这里我们以爬取【马蜂窝景点点评数据】举例。

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, ★ 第一步打开马蜂窝，选择某城市的景点页面，（本文以采集成都景点点评为例）第二步用八爪鱼爬取马蜂窝的成都的top30景点页面超链接url地址

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 八爪鱼采集成都top30 景点网址url

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 第三步用八爪鱼简易模板「蚂蜂窝国内景点点评爬虫」第四步导出数据到EXCEL。

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 小八只花了15分钟的时间就采集到成都TOP热门30景点的842条点评数据。如果同时运行多个客户端并使用使用云采集，将会更快。（由于只是示例，每个景点小八只采集了842条评，如果有需要可以采集更多，这个可自己设置）爬取结果

主要电力设备故障图像特征及识别方法研究改

摘要摘要内容伴随着我国电网规模的日益加大,各类变电设备的运作状态是促使其安全高效运行的最为主要的因素之一。对于各类变电设备的在线状态监测系统的推广越来越发普及。研究基于图像特征的电力设备自动故障识别具有重要意义。本文对各类主要电力设备，研究各类变电设备故障识别分类及相应故障的图像特征，以及基于红外与紫外图像特征的故障识别方法。对于紫外放电成像技术图像的处理与特征提取，本文从紫外成像技术的基本原理出发，在讲解紫外放电图片特性的基础上，对紫外放电图像使用灰度化预处理，以及应用中值滤波等方法对图像进行降噪。并通过canny算子边缘检测计算紫外光斑面积判断是否发生放电故障。针对红外故障图像，本文在红外成像原理的基础上，对红外图像进行超像素分割及HSV空间颜色提取，对应用卷积神经网络对红外故障图像故障区域检测进行理论上的研究。关键词：红外成像紫外成像图像处理

ABSTRACT With the increasing scale of China's power grid, the operation of various types of substation equipment is one of the most important factors to promote the safe and efficient operation. The popularization of the on-line condition monitoring system for all kinds of transformer equipment is becoming more and more popular. Research on image feature based automatic fault recognition of power equipment is of great significance. In this paper, various types of main power equipment, the study of various types of substation equipment fault identification and classification of image features, as well as infrared and ultraviolet image features based on fault identification method. For ultraviolet discharge imaging technique to image processing and feature extraction, this paper from the basic principle of UV imaging technology of on the explanation of the ultraviolet discharge picture characteristics based and discharge on the UV image using grayscale preprocessing and application of median filtering method of image in noise reduction. And through the Canny operator edge detection to determine whether the area of the UV spot to determine whether the discharge fault. Aiming at the

php获取网页内容方法

1.file_get_contents获取网页内容 2.curl获取网页内容 3.fopen->fread->fclose获取网页内容

文本特征提取方法研究

文本特征提取方法研究 ______________________________________________________ 一、课题背景概述文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分

故障特征提取的方法研究(1)解析

故障特征提取的方法研究(1) 摘要：针对常规特征提取方法存在着问题不足，提出了基于BP神经网络和基于互信息熵的特征提取方法，并通过特征提取实例加以说明。结果表明这两种方法是可行和有效的。关键词：特征提取故障诊断神经网络互信息熵随着科学技术的发展，现代设备的结构日趋复杂，其故障类型越来越多，反映故障的状态、特征也相应增加。在实际故障诊断过程中，为了使诊断准确可靠，总要采集尽可能多的样本，以获得足够的故障信息。但样本太多，会占用大量的存储空间和计算时间，太多的特征输入也会引起训练过程耗时费工，甚至妨碍训练网络的收敛，最终影响分类精度。因此要从样本中提取对诊断故障贡献大的有用信息。这一工作就是特征提取。特征提取就是利用已有特征参数构造一个较低维数的特征空间，将原始特征中蕴含的有用信息映射到少数几个特征上，忽略多余的不相干信息。从数学意义上讲，就是对一个n维向量X＝[x1，x2，…，xn]T进行降维，变换为低维向量Y＝[y1，y2，…，ym]T，m

数据挖掘中特征提取的分析与应用

摘要:数据挖掘中需要对数据进行各种分析，在一切分析前需要做好数据预处理。然而经过数据清理、数据集成、数据变换后，数据集仍然会非常大！在海量的数据上直接进行复杂的数据分析与挖掘将需要很长时间，使得这种分析不现实或不可行。数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍接近于保持原数据的完整性。这样，在归约后的数据集上挖掘将更有效，并产生相同或几乎相同的分析结果。通过这种方法从大量特征中提取出最具有代表性的特征根据需要分析有用的信息。随着社会的发展，传统的基于信物或口令的安全系统显得越来越脆弱，不能够满足现代安全系统的需要。基于特征提取的指纹识别随之产生，在众多的指纹属性中提取端点和分叉点两大明显特征，进行数据挖掘与分析。关键词:数据挖掘；数据预处理；数据归约；维归约；特征提取；指纹识别前言:数据挖掘中需要对数据进行各种分析，在一切分析前需要做好数据预处理。然而经过数据清理、数据集成、数据变换处理后，数据集仍然会非常大！在海量的数据上直接进行复杂的数据分析与挖掘将需要很长时间，使得这种分析不现实或不可行。此时数据归约技术显得尤为重要，通过数据归约技术的数据立方体聚集、维归约、数据压缩、数值压缩、离散化和概念分层产生策略将数据集归约表示，保持原数据的完整性。这样，在归约后的数据集上挖掘将更有效，并产生相同或几乎相同的分析结果。通过这种方法从大量特征中提取出最具有代表性的特征根据需要分析有用的信息。数据挖掘中的特征提取被广泛应用，其中指纹识别则是最典型的应用。正文：数据挖掘中的特征提取的分析与应用经过数据清理、数据集成、数据变换预处理后，数据量仍然会很大，直接进行分析，肯定会降低挖掘过程的速度和效率。而通过数据归约的数据立方体聚集、维归约、数据压缩、数值压缩等策略可以‘压缩’数据集，而又不损害数据挖掘的结果。简而言之，数据归约是通过聚集、删除冗余特性或聚类的方法来压缩数据。数据立方体聚集是作用于数据立方体中的数据；维归约可以检测并删除不相关、弱相关或冗余的属性或维；数据压缩使用编码机制压缩数据集；数值压缩用替代的、较小的数据表示替换或估计数据。本文就维归约的特征提取进行详尽的分析与应用说明，首先介绍维归约的概念。一、维归约用于数据分析的数据可能包含数以百计的属性，其中大部分属性与挖掘任务不相关，是冗余的。尽管领域专家可以挑选出有用的属性，但这可能是一项困难而费时的任务，特别是当数据的行为不清楚的时候更是如此。遗漏相关属性或留

网站数据爬取方法

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 网站数据爬取方法网站数据主要是指网页上的文字，图像，声音，视频这几类，在告诉的信息化时代，如何去爬取这些网站数据显得至关重要。对于程序员或开发人员来说，拥有编程能力使得他们能轻松构建一个网页数据抓取程序，但是对于大多数没有任何编程知识的用户来说，一些好用的网络爬虫软件则显得非常的重要了。以下是一些使用八爪鱼采集器抓取网页数据的几种解决方案： 1、从动态网页中提取内容。网页可以是静态的也可以是动态的。通常情况下，您想要提取的网页内容会随着访问网站的时间而改变。通常，这个网站是一个动态网站，它使用AJAX技术或其他技术来使网页内容能够及时更新。AJAX即延时加载、异步更新的一种脚本技术，通过在后台与服务器进行少量数据交换，可以在不重新加载整个网页的情况下，对网页的某部分进行更新。

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 表现特征为点击网页中某个选项时，大部分网站的网址不会改变；网页不是完全加载，只是局部进行了数据加载，有所变化。这个时候你可以在八爪鱼的元素“高级选项”的“Ajax加载”中可以设置，就能抓取Ajax加载的网页数据了。八爪鱼中的AJAX加载设置

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 2.从网页中抓取隐藏的内容。你有没有想过从网站上获取特定的数据，但是当你触发链接或鼠标悬停在某处时，内容会出现？例如，下图中的网站需要鼠标移动到选择彩票上才能显示出分类，这对这种可以设置“鼠标移动到该链接上”的功能，就能抓取网页中隐藏的内容了。鼠标移动到该链接上的内容采集方法

https://www.360docs.net/doc/6f10965284.html, 在滚动到网页底部之后，有些网站只会出现一部分你要提取的数据。例如今日头条首页，您需要不停地滚动到网页的底部以此加载更多文章内容，无限滚动的网站通常会使用AJAX或JavaScript来从网站请求额外的内容。在这种情况下，您可以设置AJAX超时设置并选择滚动方法和滚动时间以从网页中提取内容。

故障特征提取的方法研究.

故障特征提取的方法研究 2008-01-20 摘要：针对常规特征提取方法存在着问题不足，提出了基于BP神经网络和基于互信息熵的特征提取方法，并通过特征提取实例加以说明。结果表明这两种方法是可行和有效的。关键词：特征提取故障诊断神经网络互信息熵随着科学技术的发展，现代设备的结构日趋复杂，其故障类型越来越多，反映故障的状态、特征也相应增加。在实际故障诊断过程中，为了使诊断准确可靠，总要采集尽可能多的样本，以获得足够的故障信息。但样本太多，会占用大量的存储空间和计算时间，太多的特征输入也会引起训练过程耗时费工，甚至妨碍训练网络的收敛，最终影响分类精度。因此要从样本中提取对诊断故障贡献大的有用信息。这一工作就是特征提取。特征提取就是利用已有特征参数构造一个较低维数的特征空间，将原始特征中蕴含的有用信息映射到少数几个特征上，忽略多余的不相干信息。从数学意义上讲，就是对一个n维向量X＝[x1，x2，…，xn]T进行降维，变换为低维向量Y＝[y1，y2，…，ym]T，m