1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....采用决策树结构方法对外周血中的九大类有核细胞进行分类，把多类问题分成多个两类问题进行处理，层层分类。但决策树本身有较多劣势，例如当类别很多的时候，它的错误就会出现很多。算法受空间限制难于处理大数据集，只是根据个属性进行分类。顾梦茜尝试使用贝叶斯分类器对五类外周血白细胞进行分类，在样本集上采用“留法”策略，且逐层分类，取得了定的效果。等也选用贝叶斯分类器对白细胞彩色图像进行了分类判别，当数据集不是很大时，该方法简单准确。但贝叶斯方法基于统计学上的，需要先验概率。它的属性之间互相独立，无法处理特征符合所产生的变化。喻杰选择近邻分类法作为六类白细胞的分类器，并引入隶属度函数对近邻法只考虑个类的个数的缺点进行了改进，结果令人满意。但近邻法有繁重的距离计算量，所选择的代表点没有兼顾性，有定的局限性，正确率有待提高。新兴的分类方法有人工神经网络。在年率先证明了此方法在血细胞分类中的有效性......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....也不包含为获得中国计量学院或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名签字日期年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解中国计量学院有关保留使用学位论文的规定。特授权中国计量学院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。保密的学位论文在解密后适用本授权说明学位论文作者签名导师签名签字日期年月日签字日期年月日万方数据致谢光阴似箭，研究生生涯将要结束。在论文完成之际，我首先要把最诚挚的谢意献给我的导师吴向平老师，感谢他在研究生期间对我学习与生活的关心与帮助。从论文的选题实验的研究及论文的写作切都是在他悉心的指导下解决与完成的。吴老师学识渊博诲人不倦，他严谨的治学之风和不怕困难勇于探索的精神深深感染了我......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....系统平均识别率比单个分类器更高，稳定性更好。但分类器融合除了投票法简单融合外，其它都会带来计算量过大的问题，对系统的速度难免会造成定的影响，且不能避免近邻法神经网络支持向量机各自的缺陷。张士波将模糊识别技术引入到癌细胞识别中，它建立在模糊数学的理论基础之上，没有确定度量识别标准，不需要大量的样本进行学习。基于幅细胞图像的测试，平均识别率为，结果不是很理想，但此方法在定程度上解决了细胞识别分类问题。在细胞分类中由于要区分的类别多，特征维数高，对分类器的选取，需要综合考虑结构设计分类速度及精度等方面的问题。极限学习机是最近几年提出的种新的前馈神经网络算法，较符合上述要求。论文主要工作及创新骨髓细胞的自动识别系统需要多个环节。在细胞的自动分类前，先要进行彩色骨髓细胞图像分割特征提取等方面的前续工作。本课题对各个过程都进行了相应的开展，主要创新点如下选择极限学习机算法并将其应用于骨髓细胞识别。骨髓细胞种类多，特征复杂......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....容易万方数据中国计量学院硕士学位论文丢失信息，其隐层基函数中心的选择也存在着问题。秦树伟选择隐马尔科夫模型作为模式识别分类器，对七类白细胞进行了分类识别。基于隐马尔科夫模型的分类器是个双随机过程，只能间接感受状态的分布，核心是个有限状态自动机。在个白细胞测试样本上，与神经网络近邻法比较后，其有着更高的识别率。但隐马尔科夫模型不适宜用于系统中长期预测。王浩军采用近邻法神经网络分类法线性判别法和支持向量机对八类骨髓粒细胞进行分类判别，通过实验对比后指出支持向量机在骨髓细胞上分类性能最优。同时，吴建斌也提出种基于支持向量机的细胞分类方法，取得了较高的识别率。但是，基于支持向量机的算法解决多分类问题存在困难，只能通过多个二类支持向量机的组合来解决，核参数需要调整，工作量尤其大。陆丽娜采用分类器融合的思想对骨髓细胞进行了分类，把近邻法神经网络和支持向量机的单个分类器通过投票法贝叶斯法等技术进行有机结合......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....提出种改进的上下文感知显著性，算法。算法在速度上比传统的上下文感知显著性算法明显提高，在突出目标的效果上与传统的上下文感知显著性算法相比同样出色。提出种基于改进的上下文感知显著性的图像分割算法，并应用于骨髓细胞图像分割中。针对传统算法需要人工交互的缺点，利用算法替代算法的初始化过程。算法适合复杂背景图像的分割，在细胞图像分割上能够有效地将骨髓细胞提取出来。提出种基于元胞自动机的极限学习机集成的分类算法。针对单个分类器性能不稳定的缺点，用集成方法进行决策。提出的基于元胞自动机的极限学习机集成算法通过扰动训练集更能获得精确且差异较大的个体分类器。与支持向量机比较，此算法基本无参数调整，学习速度快，在骨髓细胞分类上正确率高达，且有效克服了神经网络分类器不稳定的缺点。论文的组织结构本课题进行了骨髓细胞图像识别算法的研究，涉及到了理论分析算法设计和仿真实验等方面工作......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....其参数的调整既不需迭代也不用交叉验证，操作简单。通过骨髓细胞分类的仿真实验，证明了极限学习机算法在速度精度上都比其它分类器好。针对单个分类器分类结果不稳定的问题，提出了基于元胞自动机的极限学习机集成算法，并实现稳定的分类。第六章总结与展望。对本课题的研究工作进行了总结，对未来的工作进行了展望并提出进步研究的若干问题。万方数据硕士学位论文基于极限学习机的骨髓细胞识别技术研究作者陈林伟导师吴向平副教授学科计算机应用技术中国计量学院二〇四年三月万方数据，万方数据中图分类号学校代码密级公开硕士学位论文基于极限学习机的骨髓细胞识别技术研究作者陈林伟导师吴向平副教授申请学位工学硕士培养单位中国计量学院学科专业计算机应用技术研究方向图像处理与模式识别二〇四年三月万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....各章节内容安排如下第章绪论。首先介绍骨髓细胞图像自动分析系统的研究背景及意义，接着介绍国内外细胞图像识别技术的发展状况，并提出了本文研究的主要内容及创新点。第二章骨髓细胞临床形态特征的知识介绍，骨髓细胞识别的运行平台的简介以及骨髓细胞显微图像的采集。第三章骨髓细胞图像分割的研究。提出了种改进的上下文感知显著性的图像分割算法，在复杂的图像背景中成功地提取出骨髓细胞。通过与其它分割算法的实验比较，证明了此算法具有定的优势。粘连分割采用常用的腐蚀膨胀法，细胞核分割采用常用的最大类间方差法。第四章骨髓细胞图像特征的提取。介绍在细胞识别中需要提取的有效特征，包括形态学光密度纹理等方面特征。同时给出了各类特征的万方数据中国计量学院硕士学位论文提取方法。最后在形态学光密度纹理和分形上共提取了关键的个特征值。提取的特征值归化后将作为后续分类识别的样本数据。第五章基于极限学习机集成的骨髓细胞自动分类技术的研究......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....但不能得到满意的结果。后来使用有监督的人工神经网络结构，通过混合神经网络与聚类算法结合，完成了分类任务。随后用前馈神经网络对骨髓细胞进行分类，在数据集上采用折交叉验证法，并详细地列出了神经网络的各个参数值。等对来自骨髓涂片的六类粒细胞进行分类计数，在训练时对神经网络的训练向量进行模糊标记，分类结果达到以上，其大多数的错误发生在过渡阶段的细胞。张培培等把神经网络应用到骨髓细胞上，在特征提取上提取了个特征量，最后用幅骨髓细胞图像进行测试，取得了较高的分类精度。然而神经网络是基于梯度下降法原理，容易陷入局部极小，需要多次迭代以达到修正权值和阈值的目的，速度慢，训练耗时。周颖颖不但用神经网络对血细胞进行分类，而且还用神经网络进行分类，并对两种分类器在五种血细胞上进行了性能比较。神经网络不是采用误差反向传播算法进行训练，学习速度比神经网络快。采用三折交叉验证法进行实验，在平均分类精度上神经网络也比神经网络要高。但神经网络当数据不充分时......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....有定的局限性，使用很不方便。基于图割理论的图像分割是近来比较热门的研究。将图像映射成网络图，图像的像素看作图的结点，以像素属性为参考值，根据简单的目标位置提示，利用最大流最小割的准则就可以提取目标的闭合轮廓。其方法鲁棒性强，操作简单，对噪声影响小，很容易将分割目标从二维扩展到更高维。图割方法特别是算法在彩色图像分割上已有且成熟其也可进行本课题的细胞图像分割。随着计算机科学技术的发展，人们对图像分割方法深入的研究，细胞分割的方法也会出现得越来越多，更加成熟，必将有更美好的前景。现有细胞分类技术模式识别中的分类判别就是通过构造分类器把数据映射到类标的过程，从而实现对新的未知数据的预测，需要图像分割特征提取等为其提供条件。较早的分类方法有决策树贝叶斯分类近邻决策法等，近年来出现的分类方法有神经网络神经网络隐马尔科夫模型支万方数据中国计量学院硕士学位论文持向量机模糊识别技术等，对其国内外学者在细胞上都有相应的运用......”。