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结合代价敏感与半监督学习的乳腺癌辅助诊断算法研究
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结合代价敏感与半监督学习的乳腺癌辅助诊断算法研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-14 页
第一章 绪论第14-20 页
　　· 乳腺癌概况及其研究进展第14-15 页
　　· 乳腺癌X 光线辅助诊断系统及其进展第15-17 页
　　· 本文主要工作第17-18 页
　　· 本文章节内容安排第18-20 页
第二章 相关知识介绍第20-25 页
　　· 代价敏感学习第20-22 页
　　　　· 代价种类第20-21 页
　　　　· 代价敏感学习的研究现状第21-22 页
　　· 半监督学习第22-23 页
　　　　· 半监督聚类第22-23 页
　　　　· 半监督分类第23 页
　　· 本章小结第23-25 页
第三章 ROI 图像预处理以及模式表示第25-31 页
　　· 引言第25 页
　　· 感兴趣区域（ROI）的获取及预处理第25-26 页
　　· 诊断模式的表示第26-30 页
　　　　· 空间域特征及多尺度特征第26-28 页
　　　　· 纹理特征第28-30 页
　　· 本章小结第30-31 页
第四章 改进的代价敏感选择性集成特征选择算法第31-44 页
　　· 引言第31-32 页
　　· 代价敏感的选择性集成第32-34 页
　　· CSSE 算法的改进第34-36 页
　　· 实验结果及分析第36-43 页
　　　　· 实验数据集第36-37 页
　　　　· 评价标准第37-38 页
　　　　· 比较方法简介第38-40 页
　　　　· 实验设置第40 页
　　　　· 实验结果及分析第40-43 页
　　· 本章小结第43-44 页
第五章 半监督的代价敏感分类器第44-59 页
　　· 引言第44-45 页
　　· 半监督的代价敏感支持向量机第45-48 页
　　　　· 支持向量机简介第45-46 页
　　　　· 代价敏感的支持向量机（CSSVC）第46-47 页
　　　　· CSSVC 的半监督化第47-48 页
　　· 一致性CO-TRAINING 算法第48-50 页
　　　　· Co-Training 算法简介第49 页
　　　　· 一致性Co-Training 算法第49-50 页
　　· 实验结果及其分析第50-58 页
　　　　· 实验数据集第50 页
　　　　· 评价标准第50-51 页
　　　　· 比较方法简介第51-52 页
　　　　· 实验设置第52 页
　　　　· 实验结果及分析第52-58 页
　　　　　　· 实验结果一第52-55 页
　　　　　　· 实验结果二第55-56 页
　　　　　　· 实验结果三第56-58 页
　　· 本章小结第58-59 页
第六章 总结以及后继工作展望第59-61 页
　　· 总结第59-60 页
　　· 后继工作展望第60-61 页
参考文献第61-67 页
致谢第67-68 页
硕士研究生期间参与的科研项目及发表的论文第68 页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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