基于人工神经网络的乳腺癌诊断模型

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.

关键词：神经网络、模式分类、诊断、识别

所属期刊栏目：26

分类号：TP183;N945.12(自动化基础理论)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：70-72