基于改进LVQ神经网络的乳腺肿瘤诊断

doi:10.16652/j.issn.1004-373x.2022.01.015

	基于改进LVQ神经网络的乳腺肿瘤诊断
	赵小强 1,2,3; 张莺莺 3
刊名	现代电子技术
	2022
卷号	45 期号:01 页码:77-82
关键词	乳腺肿瘤诊断改进LVQ神经网络 K交叉验证法自适应速率混淆矩阵算法改进
DOI	10.16652/j.issn.1004-373x.2022.01.015
英文摘要	针对乳腺肿瘤的诊断率及精准度较低的情况,提出一种基于改进的矢量量化(LVQ)神经网络乳腺肿瘤诊断算法。首先,基于LVQ1算法和LVQ2算法在网络训练过程中更新神经元数目的不同,建立结合LVQ1算法和LVQ2算法的复合LVQ神经网络;然后,考虑到不同的竞争层节点数对LVQ神经网络诊断率的影响,采用K交叉验证法确定复合LVQ最佳网络结构;最后,探讨了不变的学习率在网络训练后期对收敛速度的影响,采用自适应速率算法调整学习率,减少迭代次数。以Wisconsin Breast Cancer Database为实验样本,运用改进算法构造乳腺肿瘤与症状之间的非线性映射关系,用混淆矩阵的概念表达算法诊断准确率。实验结果表明,提出的改进算法诊断准确率达97.1%,相比LVQ1算法和LVQ2算法,误诊率分别降低了5.8%和2.9%。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/155931]
专题	电气工程与信息工程学院
作者单位	1.兰州理工大学电气工程与信息工程学院; 2.兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心 3.甘肃省工业过程先进控制重点实验室;
推荐引用方式 GB/T 7714	赵小强,张莺莺. 基于改进LVQ神经网络的乳腺肿瘤诊断[J]. 现代电子技术,2022,45(01):77-82.
APA	赵小强,&张莺莺.(2022).基于改进LVQ神经网络的乳腺肿瘤诊断.现代电子技术,45(01),77-82.
MLA	赵小强,et al."基于改进LVQ神经网络的乳腺肿瘤诊断".现代电子技术 45.01(2022):77-82.