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极限学习机在乳腺肿瘤诊断中的应用

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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.

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来源
《电子质量》 |2021年第4期|66-69|共4页
作者
徐丹;
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作者单位

广州科技贸易职业学院广东广州511442;

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正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;肿瘤诊断学;
关键词
ELM; 诊断; 乳腺肿瘤;

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