论文研究-基于BP-AsymBoost的医疗诊断模型.pdf下载

weixin_39821526 2020-01-20 05:30:18

论文研究-基于BP-AsymBoost的医疗诊断模型.pdf,

本文主要研究BP神经网络以及AdaBoost算法在医疗诊断中的应用，在分析标准AdaBoost算法的基础上提出改进的AdaBoost算法，即BP-AsymBoost.针对UCI数据库中的威斯康星乳腺癌数据集设计结合BP网络以及改进后的AdaBoost算法的诊断模型，并且通过多个指标将其与BP模型，遗传算法优化的BP模型，未经改
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论文研究-基于BP-AsymBoost的医疗诊断模型.pdf, 本文主要研究BP神经网络以及AdaBoost算法在医疗诊断中的应用，在分析标准AdaBoost算法的基础上提出改进的AdaBoost算法，即BP-AsymBoost.针对UCI数据库中的威斯康星乳腺癌数据集设计结合BP网络以及改进后的AdaBoost算法的诊断模型，并且通过多个指标将其与BP模型，遗传算法优化的BP模型，未经改进的BP-AdaBoost模型进行比较，验证BP-AsymBoost模型的有效性.

org.apache.hadoop.hdfs.BlockMissingException: Could not obtain block: BP-1091099277-192.168.100.251-1594136610548:blk_1073741848_1024 file=/test/input/wordcount.txt 这个错误就是NN与DN失联了，我的报错是在使用flink读取hdfs路径上文件的时候报的错这个时候重启hadoop就行根据依赖关系可以先关闭依赖...

本课程采用手把手教学的方式，从BP神经网络的算法原理到利用深度学习框架搭建BP神经网络进行多特征用电负荷预测，整个过程会有细致的讲解，让你获得从零基础到熟练利用深度学习框架进行多特征用电负荷预测的能力。...

MATLAB–基于BP神经网络的手写数字识别在干活的过程中整理下来的，希望对大家有帮助。手写数字识别技术作为图像处理和模式识别中的研究热点，在大规模数据统计（如行业年检、人口普查等）、票据识别、财务报表、邮件分拣等方面有着广泛的应用。目前手写数字识别技术也有很多种实现方法，这里介绍与本章内容相关的一种基于BP神经网络的手写数字识别方法。该方法的基本思想来源于以下两方面：一是手写数字图片中黑色像...

基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选 %% 清空环境变量 clc clear %% 产生输入输出数据 % 设置步长 interval=0.01; % 产生x1 x2 x1=-1.5:interval:1.5; x2=-1.5:interval:1.5; % 产生x3 x4（噪声） x=rand(1,301); x3=(x-0.5)*1.5*2; x4=(x-0.5)*1.5*2; % 按照函数先求得相应的函数值，作为网络的输出。 F =20+x1.^2-10*cos(2*

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