基于人工神经网络的乳腺癌诊断模型

• 作者: 何离庆 刘琼荪
• 来源期刊: 重庆大学学报(自然科学版)
• 学科: 地球科学
• 关键词: 神经网络 模式分类 诊断 识别
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 页码范围: 70-72
• 页数: 3页
• 分类号: TP183|N945.12
• 字数: 2262字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-582X.2003.04.018

摘要

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,分类效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘琼荪	重庆大学数理学院	66	621	14.0	21.0
2	何离庆	重庆大学自动化学院	13	200	8.0	13.0