电视技术
電視技術
전시기술
TV ENGINEERING
2014年
15期
253-255
,共3页
随机森林%决策树%乳腺肿瘤%重采样
隨機森林%決策樹%乳腺腫瘤%重採樣
수궤삼림%결책수%유선종류%중채양
random%forest%decision%tree%breast%cancer%resample
采用人工智能方法对乳腺肿瘤进行自动诊断实质是对乳腺显微图像进行模式分类识别问题,比传统的人工诊断方法具有更高的准确率和效率,从而提高肿瘤治疗效果.基于随机森林的分类器具有良好的泛化性能,首先讨论了随机森林模型的建立,然后利用训练好的模型对乳腺肿瘤数据进行分类测试,最后讨论了影响随机森林分类器性能的因素以及如何选择随机森林里的决策树的数量.仿真实验表明,利用随机森林分类器对乳腺肿瘤进行分类识别比采用BP、LVQ神经网络、决策树方法可以获得更好的泛化性能.
採用人工智能方法對乳腺腫瘤進行自動診斷實質是對乳腺顯微圖像進行模式分類識彆問題,比傳統的人工診斷方法具有更高的準確率和效率,從而提高腫瘤治療效果.基于隨機森林的分類器具有良好的汎化性能,首先討論瞭隨機森林模型的建立,然後利用訓練好的模型對乳腺腫瘤數據進行分類測試,最後討論瞭影響隨機森林分類器性能的因素以及如何選擇隨機森林裏的決策樹的數量.倣真實驗錶明,利用隨機森林分類器對乳腺腫瘤進行分類識彆比採用BP、LVQ神經網絡、決策樹方法可以穫得更好的汎化性能.
채용인공지능방법대유선종류진행자동진단실질시대유선현미도상진행모식분류식별문제,비전통적인공진단방법구유경고적준학솔화효솔,종이제고종류치료효과.기우수궤삼림적분류기구유량호적범화성능,수선토론료수궤삼림모형적건립,연후이용훈련호적모형대유선종류수거진행분류측시,최후토론료영향수궤삼림분류기성능적인소이급여하선택수궤삼림리적결책수적수량.방진실험표명,이용수궤삼림분류기대유선종류진행분류식별비채용BP、LVQ신경망락、결책수방법가이획득경호적범화성능.
