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高斯隶属度函数模糊神经网络在肺癌诊断中的应用

The Application of Fuzzy Neural Network with Gaussian Membership Function to Lung Cancer Diagnosis

摘要选用隶属度函数为高斯函数的模糊神经网络用于肺癌诊断,尝试提高诊断的正确率.对于非二值输入参数,首先用高斯隶属度函数模糊化,然后与二值参数一起作为BP神经网络的输入参数.所用病例被随机分为训练集和证实集,训练模糊神经网络,用证实集测试该网络区分肺癌与非肺癌的能力.结果表明,用高斯隶属度函数的模糊神经网络比作为对照的三角形隶属度函数模糊神经网络诊断正确率有所提高,而且对病例如何分组不敏感.

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分类号 TP391
发布时间 2011-08-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
基金项目
国家自然科学基金(30571552)
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