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摘要:
采用毛细管电泳法测定了46个健康人和26个乳腺癌病人尿样中的13种正常核苷和修饰核苷. 以小波神经网络作为模式识别工具对健康人和乳腺癌病人的分类作了研究. 随机选取的训练集的识别率达到100%, 相应的预测集判别率正确性在96%以上. 与经典的前向多层神经网络相比, 小波神经网络具有更强的信息提取和逼近能力. 研究结果还表明, 小波神经网络的预测能力强于主成分分析和线性判别分析. 毛细管电泳法与小波神经网络的结合有望成为乳腺癌的辅助诊断手段.
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文献信息
篇名 毛细管电泳-小波神经网络法辅佐诊断乳腺癌的研究
来源期刊 高等学校化学学报 学科 化学
关键词 小波神经网络 神经网络 毛细管电泳 核苷 尿
年,卷(期) 2003,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 803-807
页数 5页 分类号 O657
字数 3360字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0251-0790.2003.05.009
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研究主题发展历程
节点文献
小波神经网络
神经网络
毛细管电泳
核苷
尿
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高等学校化学学报
月刊
0251-0790
22-1131/O6
大16开
长春市吉林大学南湖校区
12-40
1980
chi
出版文献量(篇)
11695
总下载数(次)
9
总被引数(次)
133912
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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