52120字硕士毕业论文基于集成学习和深度学习的应用研究

论文类型：硕士毕业论文

论文字数：52120字

论点：特征,学习,分类

论文概述：

本文是硕士毕业论文， 提出一种基于层次级特征和随机森林的细胞膜分割方法。鉴于细胞显微图像的局部聚族性，首先定义和提取了层次级特征HLFs层次级特征可被视为一种更合理、更自然的特

论文正文：

第一章引言

为了更好地研究大脑的记忆和识别机制，大脑科学家需要在三维空间重建神经系统空，基础是二维空间神经细胞的分割效果空。因此，二维空之间准确可靠的分割，尤其是细胞膜分割，是影响三维空之间重建的关键因素之一。此外，神经细胞的分裂也具有重要的临床医学价值。例如，研究发现视网膜的衰退是由神经细胞中感觉细胞的减少引起的。目前，高分辨率、提供大量显微图像的电子显微镜是脑科学家研究神经细胞的主要工具。有大量显微图像。如果使用手动分割，不仅无聊乏味，而且需要大量的时间和精力。因此，利用现代信息技术、图像处理、机器学习等方法实现神经细胞的自动分割是必然的选择。然而，不仅神经细胞中有不同形状和大小的组织，如细胞核、线粒体和各种囊泡，而且神经细胞之间也有复杂的拓扑结构。此外，电磁成像还存在边界损失和模糊等质量问题。这些因素的存在使得神经细胞的自动分割成为一项具有挑战性的任务。
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第2章综合学习和深入学习导论

2.1如何综合学习和随机森林
？有效集成学习的两个先决条件:第一，弱分类器的精度大于随机猜测，否则集成后的误差反而会增加；弱分类器之间的性能差异较大，否则集成效果不理想。根据基本分类器之间的类别关系，集成学习可以分为两种类型，异形集成学习是指弱分类器本身不同的事实。不同基本分类器的形成通常依赖于以下五种方法来获得不同类型的基本分类器，即它们自己的合成算法不同。训练数据被处理和交叉验证。处理输入特征，并选择输入特征的不同子集来训练不同的分类器。输出结果被处理，例如纠错码方法。引入随机扰动。基础分类器常用的集成方法包括简单投票、贝叶斯投票、基于不同特征子集的集成和基于证据理论的集成。

2.2深度学习和卷积神经网络
与传统的浅层学习相比，深层学习的区别在于浅层学习更注重模型的分类或预测，模型学习中使用的特征是根据先验知识手工设计和预定义的；但是，深度学习强调模型可以直接学习原始数据的特征，而深度学习可以通过多层和至少五层隐藏层节点学习更好的特征，这可以提高分类或预测的准确性。在样本和计算单元有限的情况下，浅层学习算法对复杂函数的表示能力有限，从而限制了其对复杂分类问题的泛化能力。但是，深入学习可以通过学习非线性网络结构来实现复杂函数的逼近，并且在样本数量较少的情况下仍然可以学习数据集的本质特征。深度学习有广泛的应用场景，并已成功应用于图像识别、语音识别、自然语言处理和搜索广告的点击率估计。

第三章基于层次特征和随机森林的细胞图像分割......15
3.1问题分析........15
3.2方法流程......16
3.3预处理........17
第四章基于深度学习和集成学习的分层视网膜图像分割……29
4.1问题分析......29
4.2方法流程........30
第五章总结与展望.........43

第四章基于深度学习和综合学习的分层视网膜图像分割

4.1问题分析
基于监督学习的视网膜图像分割相关方法通常由两部分组成:特征提取和分类。在特征提取阶段，根据特征提取的不同方法，通常可以分为两种类型:基于手工设计的和基于特征学习的。基于人工设计的相关特征提取方法必须在分类前仔细预定义特征。这将使得特征提取过程耗时，并且需要专家对特定图像具有一定的先验知识，以便设计独特的特征。此外，不应忽视的是，手动设计的特性具有很强的针对性，这可能涉及到为具有不同特性的数据库重新定义特性。一种自然的思维方式是使用相关的机器学习方法进行特征自学习，即基于特征学习相关方法的思维方式。相比之下，基于特征学习的方法可以直接从原始图像中提取特征，经典算法卷积神经网络可以作为一种优秀的基于监督学习的特征提取器，能够提取具有尺度和旋转不变性的复杂特征，提取的特征具有一定的普适性。

4.2方法流程
图4-1显示了本文提出的方法的总体流程图。如图所示，该方法主要由三部分组成:图像预处理和分层特征提取集成分类。图像预处理阶段包括图像增强和基于超像素的采样点选择。在设计卷积神经网络的结构时，应考虑输入的大小和水平，两者之间存在折衷。首先，当输入空之间的维数增加时，数据变得稀疏，使得人工神经网络难以准确地学习决策边界。因此，卷积神经网络的输入窗口应尽可能小以降低训练复杂度，而输入窗口应尽可能大并包含足够的信息来描述数据。鉴于视网膜图像中血管的平均宽度和聚焦区域的平均面积大小。
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第五章总结与展望

基于机器学习的模式识别系统通常由两部分组成:特征提取和分类。对于特征提取，本文不仅尝试人工设计新特征，还研究了学习特征的优势。由于集成分类器一般优于单个基本分类器，因此本文选择集成分类器作为模式识别器。总之，本文主要研究了集成学习和深度学习及其应用，并分别针对细胞膜分割和视网膜分割提出了相应的解决方案。主要研究工作总结如下:
1)提出了一种基于层次特征和随机森林的细胞膜分割方法。针对细胞显微图像的局部聚类，首先定义和提取HLFs层次特征，可以认为是一种更加合理和自然的特征表示方法。
2)提出了一种基于卷积神经网络和随机森林的分层视网膜图像分割方法。由于有线电视新闻网可以从原始图像中独立学习通用特征，传统分类器具有优越的分类性能。自然会想到将有线电视新闻网和射频分类器结合起来的优点，这样整个模式识别系统的过程是全自动和可训练的。
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参考文献(省略)