在求解算法(solution algorithm)中會簡化訓練(ease the training)、舍棄復雜的非線性流程(discard complex nonlinear procedures)，但仍可有效解決非線性系統識別問題(nonlinear system identification problems)。談及非線性分析(nonlinear analysis)，其在研究真實系統(real-life systems)中的重要性只增不減。隨著圖像在諸多應用領域作用凸顯、存儲能力(storage capacities)不斷提升、數據遷移速度不斷加快(data transference speeds)，非線性分析在數字圖像處理(digital image processing)中的相關性(relevance)也與日俱增。例如：圖像處理中的非線性分析，其對于圖像的排他性線性程序(exclusively linear procedures)可能使得最終在邊緣(edges)、非高斯噪音(non-Gaussian noise)及其他隨機畸變中(other random distortions)得到的結果不盡如人意。當要求進行高準確度分析(high accuracy analysis)時，一些重要因素(Factors)的有效性可能明顯降低( effectiveness reduces significantly)。盡管RBF網絡在建模及解決問題上具有簡潔性的優勢，但在構建高度動態(highly dynamic)及迅速變化的系統(rapidly changing systems)時，其產生的逼近(approximations)可能缺乏靈活性(flexibility)。當前，可替代RBF、突破這一局限性的是多尺度RBF網絡(multiscale version of RBF)，即廣義多尺度RBF網絡(generalized multiscale RBF networks)，該網絡不僅能保持RBF網絡建模的簡潔性(simplicity)，還能兼具復雜網絡的優勢。在本研究之前，MSRBF網絡(multiscale generalized radial basis function)尚未應用于圖像處理技術及CAD系統中。為從圖像中提取高質量信息(high-quality information)，完成圖像分類任務，本研究採用MSRBF網絡，並與離散餘弦變換(discrete cosine transform錛 DCT)相結合。在機器學習背景下提出一種新型CAD系統，基本框架如圖一所示，本文第三部分做了詳細介紹，借助k-means++聚類算法(clustering algorithm)，訓練及測試過程融入進分類當中以完成計算機輔助診斷。此外，為使數字圖像信息(digital image information)與非線性系統識別問題(nonlinear system identification problems)相一致，本研究還基于NARX (nonlinear autoregressive with exogenous inputs)提出了數字圖像的輸入-輸出映射(input-output mapping)。測試結果顯示：本文所提的新方法可作為一種有效的CAD系統同時應用于鉬靶攝影(X-ray mammography)及顯微鏡影像(microscopy instances)等乳腺癌圖像檢測(breast cancer image detection)當中，而在公共健康領域，
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該項檢測非常重要卻極具挑戰。當前，RBF網絡已經廣泛應用于現實生活中，如復雜系統建模(modelling of complex systems)、近地磁場預測(prediction of near-earth geomagnetic field)、面部識別(face recognition)、動態系統建模及識別(modelling and identification of dynamical systems)、三維物體識別(three-dimensional object recognition)、動力系統控制(motor systems control)等，同時在CAD系統中也發揮著重要作用，
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如大腦病理檢測(pathological brain detection)、乳腺癌檢測(breast cancer detection)。綜上，本文提出一種全新的圖像處理框架(image processing framework)，可基于升級版RBF網絡(improved version of RBF networks)完成特征提取(feature extraction)，同時還在框架中結合了DCT的優勢來壓縮信息(compress information)。最終，本研究成功將MSRBF方法用于CAD系統中並服務于乳腺癌檢測。【全文下載】Generalized Multiscale RBF Networks and the DCT for Breast Cancer DetectionCarlos Beltran-Perez錛 Hua-Liang Wei錛 Adrian Rubio-Solishttp://www.ijac.net/en/article/doi/10.1007/s11633-019-1210-yhttps://link.springer.com/article/10.1007/s11633-019-1210-y特別感謝本文第二作者Wei Hua-Liang老師對以上內容的審閱與修改！往期好文最新綜述 & 全球工程前沿【最新專題】智能醫療 & UAV控制 & 情感識別2018-2019年度 Top10 綜述【特別策劃】聚焦全球、優質成果港科大-微眾AI楊強團隊：用于生成對話系統的遷移多層注意力網絡2019高被引學者論文精選美國蒙莫斯大學：基于深度學習的手勢識別及無人機控制自動化所陶建華團隊: 基于真實環境的面部表情分析陶建華團隊：基于半監督梯形網絡的語音情感識別【綜述】美外籍院士Brian Anderson: 社交網絡中輿論動力學研究進展熱門幹貨2020年國際學術會議參考列表中國科學院自動化研究所2020春季校園招聘啟事2020年3月會議 & 科技部新政速覽【科研戰”疫”】IEEE ICAC’20 征稿！2020年1-2月會議日歷IJAC 2019高被引論文 & 優秀審稿人如何在不平坦的科研路上狂奔？【新學期必備】AI學習全路線資源分享【資源共享】9大類186組公開數據集復雜公式轉LaTex：一張圖片，三步搞定！提升科研效率的幾款小工具一張圖幫你界定AIIEEE給您的8條辦會建議【主編報告】如何寫好一篇學術論文?腳注通常用來指示學術內容，雖然現在論文裡不常使用腳注，但它在表格中的使用還是相當普遍。本文重點介紹腳注的使用規範。腳注的基本作用是指示，指示讀者參考額外信息理解相關內容。例如，
