文件名称：使用Jaya算法进行组织病理学组织图像分类的最佳特征选择技术-研究论文
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更新时间：2024-06-08 16:00:52
论文研究
由于存在复杂的环境和复合架构，对组织病理学组织图像进行分析是一项艰巨的任务。 在分类阶段选择相关特征。 不相关和多余的功能会导致计算成本升高和性能下降。 为了针对提取的特征实现显着的特征集，在本文中，已经展示了一种先进的优化方法，该方法使用Jaya算法来选择用于组织病理学组织图像分类的特征。 同样地，由于图像分类的差异性，已经使用了先前指示的AlexNet。 另外，已经针对选择的特征测试了四个不同的分类器的执行，这些特征是参考将组织病理学组织图像分离在四个分类中，特别是； 结缔组织，神经组织，肌肉组织和上皮组织。 探索性结果表明，与其他特征选择方法相比，所提出的通过应用jaya算法对组织病理学组织图像进行分类的最优特征选择方法可以在CEC2015函数上实现更好的最优值，并且可以实现较高的分类性能。