半监督分类方法的研究

半监督学习是人工智能研究领域中的重要课题,结合有监督学习和无监督学习的优点来提高学习器的性能。针对有监督分类和无监督分类不能充分利用已标记样本和未标记样本的问题,介绍了半监督分类方法及其基本思想、研究现状、应用领域与常用算法,分析了当前半监督分类算法研究中的主要困难,同时提出了需要进一步研究的若干问题。

乳腺辅助诊断系统中可疑肿块分割方法研究

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一,早发现早治疗是防治的关键。而计算机辅助诊断技术能够有效地对具有乳腺癌重要特征的可疑肿块进行分割、检测和分类,从而提高影像医生的诊断效率和准确率。综述了目前出现的一些较好的乳腺可疑肿块分割方法,对这些算法进行了深入的研究,对它们的优点和性能进行了对比和分析。最后展望了基于肿块分割方法可能提高精准度的一些途径。

乘用车物流运输计划问题的模型构建与求解

整车物流随着我国汽车行业的快速发展,成为现代物流行业中发展最迅速的板块.利用最优化理论和组合优化理论建立了线性规划模型,并结合人工干预及经验,通过定量与定性分析方法,从轿运车的使用数量、乘用车的装载方法及路径选择三方面,对整车物流公司的运输计划问题进行研究和探讨.