【摘 要】
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本文主要以机器学习方法为基础对乳腺肿瘤良恶性诊断进行研究和实验。分别采用了学习向量量化神经网络和极限学习机的方法对乳腺组织细胞核图像的量化特征进行建模。实验证明
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本文主要以机器学习方法为基础对乳腺肿瘤良恶性诊断进行研究和实验。分别采用了学习向量量化神经网络和极限学习机的方法对乳腺组织细胞核图像的量化特征进行建模。实验证明,ELM的预测正确率达到95.7%,无论是在运行效率还是预测精度方面都要高于LVQ神经网络,因此它是一种有效的乳腺肿瘤辅助诊断方法,具有较高的医学应用价值。
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