DESIGN OF AUTO-CLASSIFYING SYSTEM AND ITS APPLICATION IN ROMAN SPECTROSCOPY DIAGNOSIS OF GASTRIC CARCINOMA

机译：自动分类系统设计及其在胃癌罗马光谱诊断中的应用

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A tentative user-friendly auto-classifying system is developed to classify Raman spectra of gastric carcinoma tissues. By combining two efficient fuzzy clustering method: Artificial Neural Network (ANN) and Fuzzy C-means (FCM), the software system integrates high robustness of ANN and strong quantity estimation ability of FCM, and provides more credible classifying results for the Raman spectroscopy auto-diagnose of gastric carcinoma. Also the system can be applied into classifying of other spectroscopy by some necessary alteration of feature vector.

机译：开发了一个暂定的用户友好的自动分类系统以对胃癌组织的拉曼光谱进行分类。通过组合两种高效的模糊聚类方法：人工神经网络（ANN）和模糊C-MEARY（FCM），软件系统集成了ANN的高稳健性和FCM的强量估计能力，为拉曼光谱自动提供了更可信的分类结果 - 胃癌的血糖。此外，该系统可以通过特征向量的一些必要改变来应用于其他光谱学的分类。

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来源
《International Conference on Machine Learning and Cybernetics》|2003年||共4页
会议地点
作者
YI-YONG TAN; AI-GUO SHEN; JING-WEI ZHANG; NAN WU; LIANG FENG; QIAO-FENG WU; YONG YE; JI-MING HU;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP181-53;
关键词
Auto-classifying system; ANN; Fuzzy C-means; Gastric carcinoma; Raman spectroscopy;

机译：自动分类系统;ANN;模糊C型方式;胃癌;拉曼光谱;

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