【摘 要】
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针对乳腺癌数据存在的不平衡性问题,对标准的Adaboost算法进行改进,即首先引入BP神经网络,然后融合模拟退火遗传算法(SA-GA)较强的全局寻优能力和较快的收敛速度,最后通过权
【机 构】
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佛山科学技术学院机电工程与自动化学院,东密歇根大学工程技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(kg33006),广东省自然科学基金面上项目(2018A0303130085)
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针对乳腺癌数据存在的不平衡性问题,对标准的Adaboost算法进行改进,即首先引入BP神经网络,然后融合模拟退火遗传算法(SA-GA)较强的全局寻优能力和较快的收敛速度,最后通过权重的合理分配,提出BP-GamysBoost算法。同时为验证所提出的新算法BP-GamysBoost的合理性,从UCI机器学习知识库中获取WBCD数据库,比较BP-GamysBoost算法模型与BP模型、BP-GA模型、BP-Adaboost模型的稳定性、准确率、漏诊率、灵敏度等性能指标。最终结果表明,BP-GamysBoost
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