15、医学图像分类与污水处理过程COD预测方法研究

医学图像分类与污水处理过程COD预测方法研究

在当今的科技领域，医学图像分类和污水处理过程的质量控制都是重要的研究方向。本文将探讨两种不同但同样具有重要意义的技术方法，分别是用于医学图像分类的Morlet - RBF SVM模型，以及用于污水处理过程中序批式反应器（SBR）化学需氧量（COD）预测的MKPCA - LSSVM方法。

一、Morlet - RBF SVM模型在医学图像分类中的应用

在医学图像分类任务中，不同的核函数在支持向量机（SVM）中有着不同的表现。通过对多种核函数的评估，发现Morlet - RBF核函数展现出了独特的优势。

1. 不同核函数的性能对比
   • 图3 ：Morlet - RBF在准确率上高于其他两种核函数，但在其他评估指标上表现较低。
   • 图4 ：墨西哥帽（Mexican - Hat）SVM在准确率方面表现最差，而Morlet - RBF在所有评估指标上都有较好的结果。
   • 图5 ：Morlet - RBF的结果高于墨西哥帽核函数，但精度低于径向基函数（RBF）SVM。
   • 图6 ：三种核函数的结果相同。
   • 图7 ：墨西哥帽核函数的结果最差，RBF和Morlet - RBF核函数的结果相同。
   • 图8 ：Morlet - RBF在各