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1.
《现代电子技术》2019,(8):82-88
针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。 相似文献
2.
3.
4.
BP算法的改进及用模拟电路实现的神经网络分类器 总被引:1,自引:0,他引:1
基于用模拟电路实现神经网络分类器的目的,对多层静态前馈神经网络的BP算法做了改进,采用线性限幅函数代替Sigmoid函数作为神经元的激活函数,给出了改进的BP算法。对该算法性能的实验研究表明:这种改进算法不但方便了用线性模拟集成运算放大电路实现神经网络,而且具有学习速度快,映射能力强等优点。根据本文算法设计的神经网络分类器,无论是计算机仿真,还是模拟电路实现,都得到了比较高的识别率。 相似文献
5.
建立邦联类型的自动识别系统是机械设备诊断学的发展方向。神经网络理论的兴起和发展为邦联类型的自动识别开辟了一条崭新的道路。本文产生了这一现象的原因,并利用组合网络来克服单一网络对组合故障分类精度不够高的缺陷,取得了令人满意的结果。 相似文献
6.
张鸿宾 《计算机应用与软件》1994,11(5):15-19,53
使用BP算法训练多层网络的速度很慢而且事先难于确定隐节点和隐层的适当数目。本文提出一个有效的算法,先构造决策树,然后将构造的决策树转换为神经网。文中使用一个全局准则函数控制决策树的增长,它较好地匹配了树的复杂性和训练样本量及错分率界。实验结果,本文的算法比用BP算法训练多层网络要快,而其分类精度不低于用BP算法训练的多层神经网。 相似文献
7.
8.
9.
基于BP网络的设备状态分类器的设计 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了在Matlab6.5的神经网络工具箱中,开发基于BP网络的设备状态分类嚣的方法和要点,给出了仿真结果,并以实例验证了该分类器在设备故障诊断中的有效性。 相似文献
10.
本文应用模式识别理论,引用文献中数据建立了回采工作面直接顶板的多类线性分类器;分类结果表明,该分类器的分类效果较文献有所改进,该分类方法具有计算简单,易于理解和应用等特点。 相似文献