Application of the neural network in diagnosis of breast cancer based on levenberg-marquardt algorithm

机译：基于levenberg-marquardt算法的神经网络在乳腺癌诊断中的应用

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The traditional Back Propagation (referred to as BP) neural network plays a certain auxiliary role in the diagnosis of breast cancer, but the network model easily leads to misdiagnosis when diagnosing breast cancer, and it's easy to fall into the minimum, slow convergence. In order to optimize the network and improve the accuracy, a Levenberg-Marquardt optimization algorithm is suggested in this paper. The simulation is carried out by sample selection and special clinic choice. The experimental results show that the algorithm based on Levenberg-Marquardt optimization has better predictive effect and faster convergence than the BP neural network in breast cancer diagnosis.

机译：传统的反向传播（BP）神经网络在乳腺癌的诊断中起到一定的辅助作用，但在诊断乳腺癌时，该网络模型容易导致误诊，并且容易陷入最小化，缓慢收敛。为了优化网络并提高精度，本文提出了一种Levenberg-Marquardt优化算法。通过样品选择和特殊诊所选择进行模拟。实验结果表明，基于Levenberg-Marquardt优化的算法在乳腺癌诊断中比BP神经网络具有更好的预测效果和更快的收敛速度。

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来源
《2017 International Conference on Security, Pattern Analysis, and Cybernetics》|2017年|268-272|共5页
会议地点 Shenzhen(CN)
作者
Zeng Min; Liang Xiao; Lin Cao; Hangcheng;
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作者单位

School of Computer Science, Hubei University of Technology, Wuhan, China;

School of Computer Science, Hubei University of Technology, Wuhan, China;

School of Computer Science, Hubei University of Technology, Wuhan, China;

School of Computer Science, Hubei University of Technology, Wuhan, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Breast cancer; Neural networks; Training; Principal component analysis; Convergence; Prediction algorithms;

机译：乳腺癌;神经网络;训练;主成分分析;收敛性;预测算法;;

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