云模型优化径向基函数神经网络算法研究

刘轲; 张冉; 崔志斌; 张殿宝; 高社干

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径向基函数(RBF)神经网络广泛用于各类医学预测模型中,针对RBF神经网络隐含层高斯径向基函数的参数确定困难,影响癌症预后模型的因素具有多样性和模糊性等问题。利用云模型优化RBF神经网络算法,通过高维云变换确定RBF隐含层神经元,优化RBF神经网络结构。用来自美国国家癌症研究所监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库的4771例食管鳞状细胞癌患者数据建模仿真与传统的仿真对比,证明该模型预测生存期的C-index为0.705,远高于肿瘤等级、列线图和RBF神经网络(0.598、0.627和0.632),能更好更准确地对食管鳞状细胞癌患者进行预后预测。

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来源
《河南科技大学学报（自然科学版）》 |2023年第5期|49-55|共8页
作者
刘轲; 张冉; 崔志斌; 张殿宝; 高社干;
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作者单位

河南科技大学信息工程学院;

河南科技大学第一附属医院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
云模型; 云变换; 径向基函数神经网络; 预后;

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