论文研究-极限学习机集成在骨髓细胞分类中的应用.pdf

时间:2022-09-27 22:56:30
【文件属性】:

文件名称:论文研究-极限学习机集成在骨髓细胞分类中的应用.pdf

文件大小:614KB

文件格式:PDF

更新时间:2022-09-27 22:56:30

论文研究

骨髓细胞的分类有重要的医学诊断意义。先对骨髓细胞图像分割和特征提取,用提取出来的训练集对极限学习机训练,再用该分类器对未知样本识别。针对单个分类器性能的不稳定,提出基于元胞自动机的极限学习机集成算法。通过元胞自动机抽样策略构建差异大的训练子集,多个分类器并行学习,多数投票法联合决策。实验结果表明,与BP、支持向量机比较,该算法基本无参数调整,学习速度快,分类精度高能达到97.33%,且有效克服了神经网络分类器不稳定的缺点。


网友评论