10.3969/j.issn.1003-0107.2021.04.020
极限学习机在乳腺肿瘤诊断中的应用
对乳腺肿瘤的识别,过去主要根据专家对医学影像的判断.该文为了提高乳腺肿瘤的识别正确率和效率,提出将极限学习机(ELM)神经网络的模型应用于乳腺肿瘤诊断.利用ELM模型速度快、泛化性好等优点,构造乳腺肿瘤性质与症状间的函数关系.仿真结果证明,ELM模型提高了乳腺肿瘤诊断识别的正确率.
ELM、诊断、乳腺肿瘤
TP391.4;R730.4(计算技术、计算机技术)
2021-05-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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