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——“.....变量主元第主元第二主元第三主元第四主元第五主元能量熵对比度相关性局部平稳性特征值贡献率累积贡献率特征变量特征华北水利水电学院硕士学位论文表纹理特征分析从上表可知，前个指标的累积贡献率为，即前个特征值包含了全部指标的信息，满足主成分要求，第五个主元成分的贡献率仅为贡献率非常低，因此将前个综合指标作为主成分集合的元素。选择任意两个特征绘制纹理特征数据的散点图，如图所示正常肝非正常肝特征图纹理特征数据散点图从图可以看出，正常肝组织和非正常肝组织各自分布集中，有较好的区分性。形状特征的主成分分析特征变量圆形度离心率矩形度边缘复杂度特征值贡献率累积贡献率特征非正常肝的图片数特征华北水利水电学院硕士学位论文编写程序，对提取出的肝病灶区域的四个形状特征数值进行分析......”。

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——“.....设的特征向量为其中，表示的第个属性值。任意两个和之间的距离表示为采用欧氏距离表示,依照公式选取样本的个最近邻。近邻算法的基本步骤如下训练样本的产生。在样本空间内产生定数目的合乎要求的训练样本。每个训练样本对应个已知的目标函数值。个近邻的选取。分别对每个预测样本选取其近邻，即选取距离最近的个样本，最近邻值可根据每类样本中的数目和分散程度选取。华北水利水电学院硕士学位论文根据这个近邻判断预测样本的值或分类。在第三步中，近邻算法根据近邻进行预测样本估计的时候，对各个近邻的处理细节有不同，主要体现在不同距离的近邻对样本估计贡献的大小上。因此产生了算法的不同变体。常见的有标准近邻算法和距离加权近邻算法。聚类分析聚类分析也是种分类技术，对于位置类别的样本或变量，依据相应的定义把样本分为若干类，分类过程是个逐步减少类别的过程，在每个聚类层次......”。

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——“.....最后采用分析法从已提取的特征中选择了有效的肝癌图像特征，其中纹理特征选择了个主成分，形状特征选择了个主成分。华北水利水电学院硕士学位论文分类在模式识别中，分类就是将具有同共性的样本归为类，而具有另外种共性的归为另类。在基于医学图像的辅助诊断系统中，图像分类器具有重要的决策作用，系统的最终结果取决于分类器算法的结果输出。图像的分类主要包括训练和分类两个步骤训练时输出个或多个决策面，分类则是依据决策面将新输入待划分的样本划分类别。本文提出了个对肝癌图像分类识别的方案，即利用神经网络的方法设计分类器，首先依据纹理特征区分正常肝组织和非正常肝组织，其次依据形状特征将非正常肝区分囊肿血管瘤和肝癌。常用分类器人工神经网络分类器神经网络的学习过程实际上就是不断地调整权值和阈值的过程......”。

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——“.....并且达到了期望的误差，则训练结束，输出最终的网络联接权值和阈值。人工神经网络有较好的容错能力鲁棒性并行协同处理能力和自适应能力，受到了国内外众多领域学者的关注。神经网络可以逼近任意连续函数，具有很强的非线性映射能力，而且神经网络中间层数各层神经元数及网络学习速率等参数均可以根据具体情况设定，灵活性较强，所以神经网络在许多领域中广泛应用。近邻分类器近邻算法，简称算法，最初由和于年提出的，是个理论上比较成熟的方法。算法主要指在特征空间中，如果有个最邻近样本中的大多数都属于类别，那么该样本也属于这类别。方法在分类决策上是依据最邻近的个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。近邻算法的基本思想是在给定新的未知样本，根据与该样本的距离在训练样本集中选取与该样本距离最近的个样本，然后由这个样本进行未知样本的类别判定。该算法假定所有的样本对应于维空间中的点......”。

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——“.....后两个成分的贡献率均低于，且后两个主元总共仅的信息，贡献率非常低。因此得到的主成分元素只有个，即，。以这两个主成分为特征绘制形状特征数据的散点图，如图所示囊肿血管瘤肝癌特征图形状特征数据散点图从图可以看出，依据特征和特征，囊肿和肝癌分布集中，区分性较好，血管瘤较分散，与其他两类的区分性相比较差。华北水利水电学院硕士学位论文本章小结本文结合放射科医生诊断肝癌的临床经验，提出了个用于肝癌诊断的特征提取方案，即用纹理特征区别正常肝组织和非正常肝组织，用形状特征区别肝部常见的囊肿血管瘤和肝癌。对纹理特征提取采用了灰度共生矩阵的方法，灰度公式矩阵共有四个方向，因此在灰度共生矩阵的每个方向上提取了能量熵对比度惯性矩局部平稳性特征，对每个特征四个方向上的值求平均得到具有旋转不变性的特征值。对形状特征提取了圆形度离心率矩形度和边缘复杂度四个形状特征......”。

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。——“.....人工神经网络的学习过程分为两个阶段，第阶段是输入己知的学习样本数据，给定网络的结构和初始连接权值和阈值，从输入层逐层向后计算各神经元的输出第二阶段是对权值和阈值进行修改，即根据网络误差从最后层向前反馈计算各层权值和阈值的增减量，来逐层修正各层权值和阈值。以上正反两个阶段反复交替，直到网络收敛。具体实现步骤如下网络的初始化首先对输入的学习训练样本进行归化处理，对权值矩阵和阈值向量赋初值，将网络计数器和训练次数计数器置为，网络误差置为。输入训练样本，计算输入层，隐含层以及输出层的实际输出。华北水利水电学院硕士学位论文计算网络输出误差。将实际的输出和期望的输出值进行对比，采用均方根误差指标作为网络的误差性能函数。若误差还没达到期望标准，则根据误差信号，逐层调整权值矩阵和阈值向量。若最终调整之后的网络输出达到了误差范围之内，则进行下组训练样本继续训练网络......”。

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——“.....但是，要求用户必须事先给出要生成的簇的数目，这是该算法的个缺点同时，算法不适合于发现非凸面形状的簇，或者大小差别很大的簇。而且，它对于噪声和孤立点数据是敏感的，少量的该类数据能够对平均值产生极大的影响。算法过程如下从个文档随机选取个文档作为聚类中心对剩余的每个文档测量其到每个聚类中心的距离，并把它归到最近的聚类中心的类重新计算已经得到的各个类的聚类中心迭代步直至新的聚类中心与原聚类中心相等或小于指定阈值，算法结束。华北水利水电学院硕士学位论文神经网络的设计与训练网络的设计神经网络的设计主要包括两方面内容是神经网络结构的确定，特别是隐含层层数及隐含层单元数目的确定二是高精度收敛问题，隐含层和隐含层单元数过多，将导致训练时间过长并出现过度拟和的问题，隐含层单元数过少又导致网络收敛速度慢甚至不收敛，达不到误差精度要求。在确定隐含层层数以及隐含层单元数目时......”。

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——“.....类间差异大的原则，直至归为类。通过聚类分析，可根据已知的数据，计算各个观察个体或变量之间亲疏关系的统计量距离或者相关系数。根据种准则最短距离法最长距离法中间距离法重心法，使同类内的差别较小，而类与类之间的差别较大，最终将观察个体或变量分为若干类。评价聚类效果的指标般是方差，距离小的样品所组成的类方差较小。图像识别在实质上是个类别的划分过程，这正是聚类分析的目标，因此在肝脏图像的分类识别过程中可以使用聚类分析方法。常用的聚类方法有系统聚类法分解聚类法动态聚类法和模糊聚类法等。均值聚类法聚类法，也称为聚类法是种典型的动态聚类方法。以作为参数，把个对象分为个簇，以使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。相似度的计算根据个簇中对象的平均值被看作簇的重心来进行。算法尝试找出使平方误差函数值最小的个划分。当结果簇是密集的，而簇与簇之间区别明显时......”。

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——“.....也称为有导师指导学习方式和无导师指导学习方式。监督学习方式，是在给定固定的输入输出样本集的情况下，由网络根据定的学习规则进行训练学习，每次学习完成后，通过对比实际的输出和期望的输出，以此决定网络是否需要再学习，如果还没有达到期望的误差，则将实际误差反馈到网络，进行权值和阈值的调整，使实际的误差随着学习的反复进行而逐步减小，直至达到所要求的性能指标为止。非监督学习方式，是在没有外界的指导下进行的学习方式，在学习过程中，调整网络的权重不受外来教师的影响，但在网络内部会对其性能进行自适应调节。本文采用有导师指导的神经网络方法对肝图像分类识别。神经网络是基于误差反向传播算法，的多层前向神经网络，由输入层输出层个或多个隐含层所组成。神经网络结构确定之后，通过对输出和输入样本集进行训练，反复修正网络的权值和阈值，达到学习训练的期望误差......”。