猫群RBF神经网络诊断方法研究

• 作者: 马艳梅
• 来源期刊: 新乡学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 猫群算法 RBF神经网络 诊断方法 参数优化
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机 网络 通信
• 页码范围: 29-31
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 1922字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3326.2018.03.007

摘要

神经网络的参数设置直接影响其诊断正确率.以猫群算法优化径向基函数神经网络参数,建立最优的RBF神经网络诊断模型,利用建立的诊断模型进行肺癌诊断实验分析.结果表明:所建猫群RBF神经网络诊断模型有较高的诊断正确率,克服了RBF神经网络参数确定的盲目性,对肺癌患者判断的准确率要高于一般的BP神经网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马艳梅	淮南职业技术学院信息与电气系	7	1	1.0	1.0