Breast Cancer Detection by using Hierarchical Fuzzy Neural System with EKF Trainer
محل انتشار: هفدهمین کنفرانس مهندسی پزشکی ایران
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,080
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICBME17_155
تاریخ نمایه سازی: 9 تیر 1392
چکیده مقاله:
This paper presents a new approach for breast cancer detection based on Hierarchical Fuzzy Neural Network(HFNN). Generally in formal fuzzy neural networks (FNN), increasing the number of inputs, causes exponential growth in the number of parameters of the FNN system. This phenomenon named as curse of dimensionality . An approach to deal with this problem is to use the hierarchical fuzzy neural network. A HFNN consists of hierarchically connected low-dimensional fuzzy neural networks. HFNN can use less rules to model nonlinear system. This method is applied to the Wisconsin Breast Cancer Database (WBCD) to classify breast cancer into two groups: benign and malignant lesions. The performance of HFNN is then compared with FNN by using the same breast cancer dataset.
کلیدواژه ها:
Breast Cancer ، Hierarchical Fuzzy Neural Network (HFNN) ، fuzzy neural network (FNN) ، Curse of Dimensionality
نویسندگان
Seyedeh Somayeh Naghibi
Electrical and Computer Eng. Dept KNT University of Technology Tehran, Iran
Mohammad Teshnehlab
Electrical and Computer Eng. Dept KNT University of Technology Tehran, Iran
Mahdi Aliyari Shoorehdeli
Electrical and Computer Eng. Dept KNT University of Technology Tehran, Iran- Advanced Process Automation andControl (APAC)
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :