發(fā)布時(shí)間：2018-05-27 22:25

  本文選題：智能輔助診斷 + 分類模型�。� 參考：《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2017年06期

【摘要】：本文主要研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及AdaBoost算法在醫(yī)療診斷中的應(yīng)用,在分析標(biāo)準(zhǔn)AdaBoost算法的基礎(chǔ)上提出改進(jìn)的AdaBoost算法,即BP-AsymBoost.針對(duì)UCI數(shù)據(jù)庫中的威斯康星乳腺癌數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)結(jié)合BP網(wǎng)絡(luò)以及改進(jìn)后的AdaBoost算法的診斷模型,并且通過多個(gè)指標(biāo)將其與BP模型,遺傳算法優(yōu)化的BP模型,未經(jīng)改進(jìn)的BP-AdaBoost模型進(jìn)行比較,驗(yàn)證BP-AsymBoost模型的有效性.
[Abstract]:This paper mainly studies the application of BP neural network and AdaBoost algorithm in medical diagnosis . Based on the analysis of standard AdaBoost algorithm , an improved AdaBoost algorithm , BP - AsymBoost , is proposed . The BP neural network and the improved diagnostic model of AdaBoost algorithm are designed and compared with the BP model and the improved BP - AdaBoost model . The validity of BP - AsymBoost model is verified .
【作者單位】： 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)信息管理與工程學(xué)院;上海市金融信息技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院上海市智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71171126,71401096,61572140) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20130078110001)~~
【分類號(hào)】：R319;TP18

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本文編號(hào)：1944049