模糊神经网络在肺癌诊断中的应用

摘要：

目的:综合运用模糊数学和神经网络知识构建一个模糊神经网络模型,用于肺癌诊断,提高诊断率.方法:以实际肺癌诊断病例中的一部分为训练样本,首先利用隶属函数对样本数据进行模糊化处理,再输入基于BP算法的神经网络,对网络进行训练.用训练好的网络对余下的样本进行预测,并将预测结果与病理专家的诊断以及普通的BP神经网络预测结果进行比较.结果:模糊神经网络模型的预测结果与病理专家的诊断精度相当接近,优于普通的BP神经网络预测结果.

关键词：模糊神经网络、隶属函数、bp算法、肺癌诊断

所属期刊栏目：25

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：基金申请人:吴逸明,吴拥军,徐力平;项目名称:基于模糊神经网络的肺癌早期预警预报系统的研究;基金颁发部门:国家自然科学基金委30571552

在线出版日期：2009-04-08（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：295-297