基于多分类器融合的的骨髓细胞识别技术研究



基于多分类器融合的的骨髓细胞识别技术研究

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基于多分类器融合的的骨髓细胞识别技术研究

论文目录
目录	第1-3 页
摘要	第3-4 页
ABSTRACT	第4-5 页
第一章绪论	第5-9 页
1．1 课题背景	第5 页
1．2 细胞识别技术发展	第5-6 页
1．3 多分类器融合技术	第6-7 页
1．4 论文主要工作	第7-9 页
第二章特征分析与细胞识别	第9-20 页
2．1 骨髓细胞的分类和基本特征	第9-10 页
2．2 特征选择	第10-14 页
2．3 细胞图像识别技术	第14-20 页
第三章最优分类器集的设计	第20-31 页
3．1 理论框架	第20-23 页
3．2 基于最小相关度的分类器子集选择	第23-25 页
3．3 以系统识别率为目标的最优子集搜索	第25-26 页
3．4 利用机器学习理论的成员产生方法	第26-27 页
3．5 结合相关度与可靠性的成员动态选择	第27-31 页
第四章多分类器融合技术研究	第31-53 页
4．1 融合方法概览与研究现状	第31-42 页
4．1．1 分类器选择	第31-32 页
4．1．2 分类器串行组合	第32-33 页
4．1．3 分类器并行组合	第33-42 页
4．1．4 基于层次的组合方式	第42 页
4．2 基于改进型Dempster-Shafer证据理论的骨髓细胞识别技术	第42-49 页
4．2．1 基本原理	第42-44 页
4．2．2 相关性分析	第44-46 页
4．2．3 矛盾冲突的分配	第46 页
4．2．4 基本概率分配函数构造的改进	第46-47 页
4．2．5 决策规则	第47-49 页
4．3 基于模糊积分理论的骨髓细胞识别技术	第49-53 页
4．3．1 模糊测度和模糊积分理论	第49-50 页
4．3．2 模糊测度的自适应动态赋值	第50-52 页
4．3．3 比较实验	第52-53 页
第五章实验结果与分析	第53-61 页
第六章总结与展望	第61-64 页
参考文献	第64-66 页
致谢	第66-67 页
附录	第67 页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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