9、智能系统中的信息可视化与医学图像水印技术研究

智能系统中的信息可视化与医学图像水印技术研究

1. XGBoost与随机森林在半导体产量预测中的对比

在半导体产量预测系统中，采用了随机森林模型和新型XGBoost模型这两种分类技术。研究发现，尽管XGBoost取得了一定成功，但也存在一些局限性。它在处理碎片化和非结构化数据时效果可能不佳，并且对异常值较为敏感，可扩展性也是一个挑战。不过，该研究强调了XGBoost分类器在预测半导体产量方面准确性的提升。

具体而言，研究结果清晰地表明，XGB分类器的性能优于随机森林分类器（RFC）。XGB分类器在半导体产量预测中的准确率达到了90.4%，而RFC的准确率为80.8%。以下是两种模型的对比表格：
| 模型 | 准确率 |
| ---- | ---- |
| XGBoost | 90.4% |
| 随机森林 | 80.8% |

从平均准确率和损失的对比图来看，新型XGB的平均准确率优于RF分类器，且新型XGB的标准差也略好于RF。

2. 医学图像水印技术研究背景

随着电子医疗的发展，医学图像的应用越来越广泛，包括患者诊断、疾病预防和治疗研究等。而水印技术可以保护图像的版权，确保受保护的数据或信息不被未经授权地重用或修改。医学图像水印技术可用于远程医疗和健康数据管理等潜在应用。

过去有许多关于水印技术的研究，但之前的研究在鲁棒性和峰值信噪比（PSNR）方面存在不足。本次研究旨在通过对比新型修改嵌入算法和空间域算法，解决这些局限性。

3. 医学图像水印技术的材料与方法

研究分为两组，第一组采用新型修改嵌入算法，第二组采用空间域算法。每组样本量