11、智能交通与医疗检测中的算法应用与精度提升

智能交通与医疗检测中的算法应用与精度提升

在当今科技飞速发展的时代，智能交通系统和医疗检测领域都在不断追求更高的精度和效率。本文将深入探讨区块链技术在智能车辆运输系统中的应用，以及人工神经网络和混合卷积神经网络在血细胞检测中的表现。

1. 区块链智能车辆运输系统

随着智能车辆（VANET）逐渐取代基于移动的车载自组织网络，区块链技术在智能交通领域的应用变得愈发重要。区块链技术为智能车辆运输系统带来了安全、可靠和透明的特性，使得车辆与一切（V2X）的通信更加高效。

1.1 研究背景与目标

为了提高区块链智能车辆运输系统的精度，研究人员提出了使用新型K近邻（KNN）和支持向量机（SVM）两种方法。研究的主要目标是通过比较这两种方法，找到提高智能车辆运输系统精度的最佳途径。

1.2 材料与方法

• 样本选择 ：在Chennai的SSE实验室进行模型实现，选择了两个组，每组至少10个样本，分别使用新型随机森林和SVM方法进行分析。
• 数据集处理 ：使用Kaggle存储代码和安装插件，通过ClinicalCalc.com确定数据集，将数据集分为训练集和测试集，每组各10个样本。
• 算法实现 ：使用Python 3.1.1软件进行代码编写和执行，在Windows 11操作系统上进行深度学习测试。使用SPSS软件进行统计分析，验证新型KNN和SVM方法的准确性。

1.3 KNN算法

KNN是一种监督式机器