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针对胃上皮肿瘤细胞图像(以下简称肿瘤细胞图像)黏结严重和信息冗余的特点,提出了一种将自适应观测矩阵的压缩感知(SAM-CS)和自组织特征映射(SOFM)神经网络相结合的算法。该算法将肿瘤细胞图像拉成列向量,然后利用通过自适应过程产生的观测矩阵,基于压缩感知理论对图像信息进行观测,产生线性观测向量,最后利用SOFM神经网络的学习算法对观测向量进行训练和分类,实现对肿瘤细胞图像的识别。实验表明,相比常用算法,该算法至少提高了4.2%的识别准确率和5.7%的运算速度。 相似文献
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学生能否自主学习的一个重要衡量因素是自我效能感的强弱。以问卷调查及随机抽访的模式,在159名学生中进行了自主学习情况的调查分析,用所得数据揭示了自我效能感与自主学习两者之间的联系。 相似文献
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研究粘连现象严重的胃上皮细胞图像准确分割问题,针对胃结构排列状态复杂,分割起来非常困难.为了能够准确地区分出图像的细胞核、细胞浆和背景区域,用改进的传统Mean Shift算法,选择高斯函数为核函数,有效确保了Mean Shift算法的收敛性,避免了图像分割的过分割,并设置核函数的带宽为可变性,方便对粘连现象不同的图像分割.同时将改进的分割算法与松弛迭代分割、分水岭分割和传统的Mean Shift分割算法进行了仿真效果对比.实验结果表明利用改进的算法分割的效果较好,改进了传统的Mean Shift分割算法等的过分割问题,提高了分割速度和准确性,在错综复杂的胃上皮细胞图像分割中具有可行性和有效性. 相似文献
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109.
110.