基于BP-AsymBoost的医疗诊断模型

发布时间：2018-05-27 22:25

  本文选题：智能辅助诊断 + 分类模型　； 参考：《系统工程理论与实践》2017年06期

【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.
[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 .
【作者单位】： 上海财经大学信息管理与工程学院;上海市金融信息技术研究重点实验室;复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室;
【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(20130078110001)~~
【分类号】：R319;TP18

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本文编号：1944049