بهینه سازی شبکه عصبی MLP با استفاده از الگوریتم ژنتیک موازی FinGrain برای تشخیص سرطان سینه

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 بهینه سازی شبکه عصبی MLP با استفاده از الگوریتم ژنتیک موازی FinGrain برای تشخیص سرطان سینه دارای ۱۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد بهینه سازی شبکه عصبی MLP با استفاده از الگوریتم ژنتیک موازی FinGrain برای تشخیص سرطان سینه  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی بهینه سازی شبکه عصبی MLP با استفاده از الگوریتم ژنتیک موازی FinGrain برای تشخیص سرطان سینه،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن بهینه سازی شبکه عصبی MLP با استفاده از الگوریتم ژنتیک موازی FinGrain برای تشخیص سرطان سینه :

تعداد صفحات : ۱۸

امروزه استفاده از سیستم‌های هوشمند در تشخیص پزشکی به تدریج در حال افزایش است. این سیستم‌ها می‌توانند به کاهش خطایی که ممکن است توسط کارشناسان کم‌تجربه اتفاق بیافتد، کمک کند. بدین منظور استفاده از سیستم‌های هوشمند مصنوعی در پیش‌بینی و تشخیص سرطان سینه که یکی از رایج‌ترین سرطان‌ها در بین زنان است، مورد توجه می‌باشد. در این تحقیق فرآیند تشخیص بیماری سرطان سینه با یک رویکرد دو مرحله‌ای انجام می‌شود. در مرحله اول دو پارامتر ویژگی‌های موثر و تعداد نودهای لایه مخفی به منظور آموزش شبکه عصبی MLP به صورت همزمان توسط یک الگوریتم ژنتیک بهینه‌سازی می‌شوند. سپس با استفاده از ویژگی-های انتخاب شده و تعداد نودهای لایه مخفی، یک مدل طبقه‌بندی برمبنای شبکه عصبی MLP برای تشخیص بیماری سرطان سینه در مرحله دوم ایجاد می‌شود. در این مرحله از یک الگوریتم ژنتیک موازی FinGrain بر مبنای پارامترهای بهینه‌سازی شده، برای تنظیم وزن‌های شبکه عصبی MLP استفاده می‌شود. ارزیابی آزمایش‌ها نشان می‌دهد که روش پیشنهادی در مقایسه با روش‌های GAANN و CAFS روی مجموعه‌داده WBCD به نتایج بهتری رسیده است و دقت ۹۸.۷۲% را در حالت میانگین گزارش می‌کند.