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首页> Scientific reports> A hybrid LSTM-GRU framework for lung cancer classification using GWO-WOA algorithm for hyperparameter tuning and BPSO for feature selection.

A hybrid LSTM-GRU framework for lung cancer classification using GWO-WOA algorithm for hyperparameter tuning and BPSO for feature selection.

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第一作者： Mohmod M Sh,Amrir
第一单位： Industrial and System Engineering, Collage of Engineering, University of Jeddah, Jeddah, Saudi Arabia. mamrir@uj.edu.sa.
作者： Mohmod M Sh,Amrir [1] ; Yasser M,Ayid [2] ; Ahmed M,Elshewey [3] ; Yasser,Fouad [4]
作者单位： Industrial and System Engineering, Collage of Engineering, University of Jeddah, Jeddah, Saudi Arabia. mamrir@uj.edu.sa. [1] Mathematics & Statistics Department, Collage of Science, University of Jeddah, Jeddah, Saudi Arabia. [2] Department of Computer Science, Faculty of Computers and Information, Suez University, P.O.Box:43221, Suez, Egypt.;Applied Science Research Center, Applied Science Private University, Amman, Jordan. [3] Department of Computer Science, Faculty of Computers and Information, Suez University, P.O.Box:43221, Suez, Egypt. [4]
关键词 Binary particle swarm optimizationDeep learningGRUHealthcareHyperparameter tuningLSTMLSTM-GRULung cancerLung cancer classification
医学主题词 肺肿瘤(Lung Neoplasms);人类(Humans);算法(Algorithms)
DOI 10.1038/s41598-026-39020-6
PMID 41680373
发布时间 2026-03-13
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