基于教与学优化的可变卷积自编码器的医学图像分类方法

李薇; 樊瑶驰; 江巧永; 王磊; 徐庆征

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针对传统手工方法优化卷积神经网络(CNN)参数时存在耗时长、不准确,以及参数设置影响算法性能等问题,提出一种基于教与学优化(TLBO)的可变卷积自编码器(CAE)算法。该算法设计了可变长度的个体编码策略,从而快速构建CAE结构,并堆叠CAE为一个CNN;此外,充分利用优秀个体的结构信息来引导算法朝着更有希望的区域搜索,从而提高算法性能。实验结果表明,所提算法在解决医学图像分类问题时,分类精度达到89.84%,高于传统CNN和同类型神经网络。该算法通过优化CAE结构和堆叠CNN解决医学图像分类问题,有效提高了医学图像分类性能。

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来源
《计算机应用》 |2022年第2期|592-598|共7页
作者
李薇; 樊瑶驰; 江巧永; 王磊; 徐庆征;
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作者单位

西安理工大学计算机科学与工程学院;

陕西省网络计算与安全技术重点实验室(西安理工大学);

国防科技大学信息通信学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
卷积自编码器; 卷积神经网络; 教与学优化; 演化算法; 医学图像;

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