1、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学位论文是本人在导师指导下进行研究工作和取得研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过研究成果，也不包含为获得中国计量学院或其他教育机构学位或证书而使用过材料。与我同工作同志对本研究所做任何贡献均已在论文中作了明确说明并表示了谢意。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规定。特授权中国计量学院可以将学位论文全部或部分内容编入有关。

2、络集成分类器结构图图算法流程图图元胞自动机抽样算法流程图图三种算法不同类别细胞分类正确率比较图实验仿真界面万方数据表清单表粒系细胞形态特性表万方数据万方数据目次摘要目次图清单表清单绪论研究背景及意义国内外研究现状常用细胞分割算法现有细胞分类技术论文主要工作及创新论文组织结构骨髓细胞分类标准及图像采集骨髓细胞分类标准骨髓细胞图像分析系统简介及图像采集本章小结骨髓细胞图像分割算法算法流程算法设计算法原理算法设计及实现算法流程基于算法骨髓细胞图像分割重叠粘连骨髓细胞分割处理腐蚀膨胀法基本理论腐蚀膨胀法分割细胞核分割处理细胞图像库构建万方数据。

3、术论文,陈林伟，吴向平极限学习机集成在骨髓细胞分类中应用计算机工程与应用核心陈林伟,吴向平结合显著性及在骨髓细胞图像分割中应用中国计量学院学报核心万方数据基于极限学习机骨髓细胞识别技术研究作者陈林伟学位授予单位中国计量学院引用本文格式陈林伟基于极限学习机骨髓细胞识别技术研究学位论文硕士,硕士学位论文基于极限学习机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。

4、元胞自动机转换规则实验及结果分析仿真平台参数设置及比较基分类器实验结果分类器集成实验结果实验仿真界面结果分析本章小结总结与展望万方数据总结展望参考文献附录作者简历万方数据图清单图细胞显微图像自动识别过程图显微图像分析系统图采集到骨髓细胞图像图两者显著图比较图算法流程图图算法实验过程图算法分割结果图不同骨髓细胞图像分割算法结果比较图三种分割算法于错误率指标对比图腐蚀膨胀法分割重叠粘连细胞过程图基于法分割细胞核过程图骨髓细胞原型示例图神经元数学模型图极限学习机网络结构图图隐层节点结构图图神经网络结构图线性条件下最优分类面图体系结构图神经网。

5、,王亚荣基于多尺度分析与图割快速图像分割算法计算机应用研究万方数据中国计量学院硕士学位论文附录算法代码万方数据中国计量学院硕士学位论文万方数据中国计量学院硕士学位论文作者简历姓名陈林伟，性别男，民族汉，出生年月，籍贯浙江省台州市。年月至年月中国计量学院信息工程学院工学学士年月至年月中国计量学院信息工程学院工学硕士。参加项目骨髓细胞自动分类关键技术研究与系统开发，浙江省科技厅公益技术项目，编号。硬胶囊在线检测设备研制，浙江省科技厅公益技术研究项目，编号。脂肪细胞内囊泡转运过程定量分析，浙江省自然基金项目，编号。攻读硕士学位期间录用发表学。

6、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复印件和磁盘。保密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，我首先要把最诚挚谢意献给我导师吴向平老师，感谢他在研究生期间对我学习与生活关心与帮助。从论文选题实验研究及论文写作切都是在他悉心指导下解决与完成。吴老师学识渊博诲人不倦，他严谨治学之风和不怕困难勇于探索精神深深感染了我，使我在酸甜苦辣研究生生涯中始终保持颗积极向上心态。感谢潘。

7、本章小结骨髓细胞特征提取形态学特征光密度特征纹理特征分形特征骨髓细胞数据集构建同类算法对比结论本章小结基于极限学习机集成骨髓细胞分类算法单隐层前馈神经网络原理分类流程与比较神经网络原理原理理论上对比结论集成设计分类器集成原理及研究历史算法及流程元胞自动机抽样元胞自动机转换规则实验及结果分析仿真平台参数设置及比较基分类器实验结果分类器集成实验结果实验仿真界面结果分析本章小结总结与展望万方数据总结展望参考文献附录作者简历万方数据图清单图细胞显微图像自动识别过程图显微图像分析系统图采集到骨髓细胞图像图两者显著图比较图算法流程图图算法实验过程。

8、法克服了传统算法需要人工交互缺点。算法适合于复杂背景图像处理，在细胞图像分割上能够有效地将骨髓细胞提取出来。提出算法比传统上下文感知显著性算法在速度上提高显著。与其它算法相比，算法总体误差率最低，效果好。针对细胞之间存在着粘连和重叠现象，采用常用腐蚀膨胀法进行分割。提取出单个骨髓细胞后，再采用最大类间方差法进行细胞核分割。在骨髓细胞特征提取上，将提取形态学光密度纹理和分形特征值进行归化结合。首先提取了细胞周长面积核分叶数等定量描述细胞形态学参数接着提取出骨髓细胞光密度特征主要是基于区域颜色统计信息最后在骨髓细胞纹理和分形上提取特征。在。

9、图算法分割结果图不同骨髓细胞图像分割算法结果比较图三种分割算法于错误率指标对比图腐蚀膨胀法分割重叠粘连细胞过程图基于法分割细胞核过程图骨髓细胞原型示例图神经元数学模型图极限学习机网络结构图图隐层节点结构图图神经网络结构图线性条件下最优分类面图体系结构图神经网络集成分类器结构图图算法流程图图元胞自动机抽样算法流程图图三种算法不同类别细胞分类正确率比较图实验仿真界面万方数据表清单表粒系细胞形态特性表于化龙,倪军,徐森基于留交叉验证类不平衡危害预评估策略小型微型计算机系统杨明,尹军梅,吉根林不平衡数据分类方法综述南京师范大学学报徐秋平,郭敏。

10、谢谢她们对我精神上和物质上鼓励与支持，谢谢她们无私奉献，使我能够成功地走到今天。再次向所有曾经关心过我人表示由衷谢意！陈林伟年月万方数据基于极限学习机骨髓细胞识别技术研究摘要骨髓是人体主要造血器官，其细胞种类繁多。它分类计数可以诊断和鉴别出各种血液系统疾病。显微镜检查是其主要诊断手段，但人工操作工作繁重且掺杂过多主观因素。计算机分析与识别显微图像因此具有十分重要意义。基于极限学习机机器学习算法能自动分析和识别骨髓细胞，实验证明了此方法有效性，主要研究内容如下首先设计种基于改进上下文感知显著性分割算法并对采集到骨髓细胞图像进行分割。该算。

11、形态学光密度纹理和分形上共提取了关键个特征值，并将这些数据按定格式存储。提出种基于元胞自动机，极限学习机集成，算法即算法，实现了骨髓细胞自动分类。首先对原理和流程进行简介其次通过与神经网络支持向量机比较，表明所采用算法基本无参数调整，操作简单，速度快，泛化性能好，且能够实时学习针对单个分类器性能不稳定缺点，用集成方法进行决策，所设计基于元胞自动机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个体分类器。算法应用在骨髓细胞分类上精度高达，且有效克服了神经网络分类器不稳定缺点。万方数据关键词骨髓细胞算法极限学习机识别分类号万方数据。

12、晨教授，本课题完成，离不开他多次指点与帮忙。感谢生物医学工程小组老师每个星期举行会议报告，也让我获得了很多知识与启发。感谢美国北卡罗来纳州大学朱建明教授对我们指导与关心。感谢潘巨龙教授陈晓竹教授等众多计算机专业小组老师，使我学到了很多对本论文有帮助基础课程，积累了很多专业基础知识，有了很好知识储备。感谢级计算机专业同学，侯庆岑汪磊范振涛安春霖李欠欠崔慧张曼曼刘倩周茜，谢谢她们在这两年半里跟我起学习与成长。感谢信息班大家庭各位同学陪伴与交流。感谢众师弟师妹支持与帮忙，也祝她们学业有成。感谢兄长马博士对本人指导。最后，我要感谢父母和家人，。

参考资料：

[1]企业安全用电管理培训学习PPT（28页课件版资料） 编号43（第28页，发表于2022-06-25）

[2]企业安全用电管理培训学习PPT（28页课件版资料） 编号44（第28页，发表于2022-06-25）

[3]企业安全用电管理培训学习PPT（28页课件版资料） 编号42（第28页，发表于2022-06-25）

[4]企业安全用电管理培训学习PPT（28页课件版资料） 编号44（第28页，发表于2022-06-25）

[5]企业安全用电管理培训学习PPT（28页课件版资料） 编号45（第28页，发表于2022-06-25）

[6]企业安全用电管理培训学习PPT（28页课件版资料） 编号39（第28页，发表于2022-06-25）

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[10]发扬斗争精神勇于担当作为党课PPT（25页版） 编号39（第25页，发表于2022-06-25）

[11]发扬斗争精神勇于担当作为党课PPT（25页版） 编号47（第25页，发表于2022-06-25）

[12]发扬斗争精神勇于担当作为党课PPT（25页版） 编号51（第25页，发表于2022-06-25）

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[17]发扬斗争精神勇于担当作为党课PPT（25页版） 编号41（第25页，发表于2022-06-25）

[18]发扬斗争精神勇于担当作为党课PPT（25页版） 编号46（第25页，发表于2022-06-25）

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[20]深入工作之企业管理培训PPT课件（精版） 编号46（第30页，发表于2022-06-25）