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Tadesse Hailu Ayane A，Satyasis Mishra B，Davinder Singh Rathee C，Harish Kalla d a Dept.，ECE，SEEEC，SIGNAL和IMAGE PROCESTING SIG，ADAMA科学技术大学，Adama，埃塞俄比亚文章历史：收到：2021年1月10日；修订：2021年2月12日；接受：2021年3月27日；在线发布：2021年6月4日摘要：这项研究工作提出了一种新颖的快速且坚固的模糊C表示基础（FRFCM）分割技术，用于从MR（磁共振）图像中检测脑肿瘤，该技术可以告知放射线医生和医生脑肿瘤的细节。 这种分割技术已用于消除里奇亚的噪声和形态重建的图像。 MR（磁共振）图像特征已通过流行的灰度共发生矩阵（GLCM）和离散小波变换特征提取技术提取。 提取的特征应用于基于拟议的PSO（粒子群优化）的极限学习机（ELM），以分类恶性和良性脑肿瘤的类型，以进行视觉定位。 此外，将将分类结果与现有支持向量机和相关向量机模型进行比较。 在这项研究工作中，PSO算法已更新了拟议的新型多类极限学习机分类器模型的权重，以提高分类器的性能。 为了展示研究的独特性，此外，研究工作提出了通过嵌入式系统平台实施检测和分类的，这可能是研究工作的产品结果。 关键字：，ECE，SEEEC，SIGNAL和IMAGE PROCESTING SIG，ADAMA科学技术大学，Adama，埃塞俄比亚文章历史：收到：2021年1月10日；修订：2021年2月12日；接受：2021年3月27日；在线发布：2021年6月4日摘要：这项研究工作提出了一种新颖的快速且坚固的模糊C表示基础（FRFCM）分割技术，用于从MR（磁共振）图像中检测脑肿瘤，该技术可以告知放射线医生和医生脑肿瘤的细节。这种分割技术已用于消除里奇亚的噪声和形态重建的图像。MR（磁共振）图像特征已通过流行的灰度共发生矩阵（GLCM）和离散小波变换特征提取技术提取。提取的特征应用于基于拟议的PSO（粒子群优化）的极限学习机（ELM），以分类恶性和良性脑肿瘤的类型，以进行视觉定位。此外，将将分类结果与现有支持向量机和相关向量机模型进行比较。在这项研究工作中，PSO算法已更新了拟议的新型多类极限学习机分类器模型的权重，以提高分类器的性能。为了展示研究的独特性，此外，研究工作提出了通过嵌入式系统平台实施检测和分类的，这可能是研究工作的产品结果。关键字：这将帮助医务人员，特别是让放射线医生和医生了解肿瘤的严重性。此外，嵌入式系统平台已用于通过GUI（图形用户界面）显示分类，分割和功能。
土耳其计算机和数学教育杂志第12卷（2021），452-465 网络安全性的量子密钥分布算法 深层小波自动编码器使用深神经网络T.Balamurugan 1，e.gnanamanoharan 2，L.Martin 3
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