61、医疗图像与物联网数据处理技术研究

医疗图像与物联网数据处理技术研究

在当今数字化时代，医疗图像安全共享和物联网数据安全检测成为了重要的研究方向。本文将围绕医疗图像水印技术以及物联网数据集的半监督和监督机器学习分类任务展开探讨。

监督算法性能分析

在物联网数据集的监督机器学习分类任务中，不同的监督算法展现出了不同的性能。以下是几种常见监督算法在未优化情况下的性能指标：
| 监督算法 | 精度 | 召回率 | F1 - 宏平均得分 | 准确率 |
| — | — | — | — | — |
| DT | 0.8725 | 0.8479 | 0.8595 | 99.39% |
| k - NN | 0.8254 | 0.8729 | 0.8434 | 99.05% |
| MLP | 0.8675 | 0.7434 | 0.7818 | 98.44% |
| RF | 0.7786 | 0.8658 | 0.7925 | 95.34% |
| ETC | 0.8944 | 0.9845 | 0.9003 | 92.24% |

从表格数据可以看出，不同算法在精度、召回率、F1 - 宏平均得分和准确率上存在差异。例如，DT算法在准确率上表现较高，达到了99.39%，而RF算法的准确率相对较低，为95.34%。这表明在选择监督算法时，需要根据具体的应用场景和需求来综合考虑这些性能指标。

在物联网数据集的分析中，SI（Swarm Intelligence）算法结合物联网数据集有助于识别运行中的威胁，并验证为识别目的识别异常流量的可能性。通过对监督和半监督机器学习分类任务的性能指标进行分析，研究了混淆矩阵变化对一些知名指标的影响。同时，提出