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基于人工神经网络的乳腺癌诊断模型
被引量：
14
1
作者
刘琼荪
何离庆
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第4期70-72,共3页
针对具体的乳腺癌诊断分类问题 ,研究了多层径向基函数 (RBP)网络的分类机理和初始化优化参数 ,采用动量法和学习率自适应调整两种策略方法 ,建立了基于BP神经网络和径向基 (RBF)神经网络的乳腺癌两种诊断模型。讨论了径向基神经网络的...
针对具体的乳腺癌诊断分类问题 ,研究了多层径向基函数 (RBP)网络的分类机理和初始化优化参数 ,采用动量法和学习率自适应调整两种策略方法 ,建立了基于BP神经网络和径向基 (RBF)神经网络的乳腺癌两种诊断模型。讨论了径向基神经网络的分类机理 ,同时对数据作了预处理。径向基(RBF)神经网络具有较强的非线性并行处理能力和容错能力。仿真结果表明 ,所设计的RBF网络模型性能稳定 ,训练时间短 。
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关键词
人工神经
网络
分类机理
癌症诊断
识别
乳腺癌
多层径向基函数网络
诊断模型
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职称材料
题名
基于人工神经网络的乳腺癌诊断模型
被引量：
14
1
作者
刘琼荪
何离庆
机构
重庆大学数理学院
重庆大学自动化学院
出处
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第4期70-72,共3页
文摘
针对具体的乳腺癌诊断分类问题 ,研究了多层径向基函数 (RBP)网络的分类机理和初始化优化参数 ,采用动量法和学习率自适应调整两种策略方法 ,建立了基于BP神经网络和径向基 (RBF)神经网络的乳腺癌两种诊断模型。讨论了径向基神经网络的分类机理 ,同时对数据作了预处理。径向基(RBF)神经网络具有较强的非线性并行处理能力和容错能力。仿真结果表明 ,所设计的RBF网络模型性能稳定 ,训练时间短 。
关键词
人工神经
网络
分类机理
癌症诊断
识别
乳腺癌
多层径向基函数网络
诊断模型
Keywords
neural-network
pattern classification
diagnosis
identification
分类号
R736.3 [医药卫生—肿瘤]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于人工神经网络的乳腺癌诊断模型
刘琼荪
何离庆
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
14
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