有监督的 Ko ho ne n神经网络聚类算法在癌症诊断中的应用

• 作者: 马全富 马卫
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 神经网络 癌症 诊断
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 页码范围: 108-110,113
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文

摘要

为了提高癌症诊断识别的正确率，提出了一种基于有监督的Kohonen神经网络的癌症诊断模型。在原有Kohonen神经网络的基础上添加了一个输出层，使原本无监督的神经网络变成有监督的神经网络S＿Kohonen ，并且网络输出个数与分类个数相同。实验结果表明，采用有监督的Kohonen神经网络模型能对基因表达水平样本进行有效聚类，从而提高癌症诊断识别的正确率和科学性，为癌症的治疗研究提供一定的参考价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马卫	中南民族大学计算机科学学院	12	51	5.0	7.0
2	马全富	华中科技大学同济医学院附属同济医院肿瘤生物医学中心	6	21	2.0	4.0