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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.
从时域角度分析了滚动轴承的振动信号,综合利用SVM和KPCA方法来实现对滚动轴承的故障诊断研究。首先对滚动轴承的原始信号从时域角度分析提取典型特征,再利用KPCA方法对输入的典型特征降维,最后采用SVM算法对降维后的数据进行故障诊断。实验证明:该方法在保证较高的故障识别能力的前提下,不仅能够有效地提取损伤特征、降低数据维数,而且实现了数据可视化。 相似文献
3.
4.
5.
6.
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
7.
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
8.
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
9.
10.