【摘要】：針對傳統(tǒng)極限學(xué)習(xí)機的輸入權(quán)值矩陣和隱含層偏差是隨機給定進而可能會導(dǎo)致在乳腺腫瘤的輔助診斷應(yīng)用研究中存在精度明顯不足的情況,提出用改進魚群算法優(yōu)化ELM方法。在完成對乳腺腫瘤有效的輔助診斷的過程中,本研究工作充分利用ELM能快速地完成訓(xùn)練過程且具有很好的泛化能力的特點,并結(jié)合用改進魚群算法對ELM的隱含層偏差進行優(yōu)化,構(gòu)造出了乳腺腫瘤與從乳腺腫瘤樣本數(shù)據(jù)中提取的10個特征向量之間的非線性映射關(guān)系。將本文提出的乳腺腫瘤識別方法的仿真結(jié)果與AFSA-ELM方法、ELM方法、LVQ方法、BP方法的仿真結(jié)果分別從識別準確率、假陰性率、學(xué)習(xí)速度三個方面做對比分析,仿真結(jié)果表明,本文所提方法對乳腺腫瘤診斷具有較高的分類識別準確率、假陰性率以及較快的學(xué)習(xí)速率。
[Abstract]:In view of the fact that the input weight matrix and hidden layer deviations of traditional LLMs are given randomly and may lead to obvious inaccuracy in the application of breast tumor diagnosis, an improved fish swarm algorithm is proposed to optimize the ELM method. In the process of effective assistant diagnosis of breast tumor, this study makes full use of the characteristic that ELM can complete the training process quickly and has good generalization ability, and optimizes the hidden layer deviation of ELM by using improved fish swarm algorithm. The nonlinear mapping relationship between breast tumor and 10 feature vectors extracted from breast tumor sample data is constructed. The simulation results of breast tumor recognition method proposed in this paper are compared with those of AFSA-ELM method, LVQ method and BP method from three aspects of recognition accuracy, false negative rate and learning speed, respectively. The simulation results show that, The method proposed in this paper has high classification and recognition accuracy, false negative rate and fast learning rate for the diagnosis of breast tumors.
【作者單位】： 安徽理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(5574257) 安徽理工大學(xué)中青年骨干教師
【分類號】：R737.9;TP18

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本文編號：2314558