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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。
极限学习机在乳腺肿瘤诊断中的应用
【摘 要】
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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
【机 构】
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广州科技贸易职业学院
【出 处】
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电子质量
【发表日期】
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2021年4期
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