基于BP-AsymBoost的医疗诊断模型

摘要：

本文主要研究BP神经网络以及AdaBoost算法在医疗诊断中的应用,在分析标准AdaBoost算法的基础上提出改进的AdaBoost算法,即BP-AsymBoost.针对UCI数据库中的威斯康星乳腺癌数据集设计结合BP网络以及改进后的AdaBoost算法的诊断模型,并且通过多个指标将其与BP模型,遗传算法优化的BP模型,未经改进的BP-AdaBoost模型进行比较,验证BP-AsymBoost模型的有效性.

关键词：智能辅助诊断、分类模型、AdaBoost算法、BP神经网络、BP-AsymBoost模型

所属期刊栏目：37

分类号：R441(诊断学)

资助基金：国家自然科学基金71171126,71401096,61572140;教育部高等学校博士学科点专项科研基金20130078110001National Natural Science Foundation of China71171126,71401096,61572140;The Special Research Fund for the Doctoral Program of the Ministry of Education20130078110001

在线出版日期：2017-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1654-1664