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赵英杰

作品数：1 被引量：5H指数：1
供职机构：辽宁省肿瘤医院更多>>
发文基金：辽宁省科学技术计划项目国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇学习机
  • 1篇乳腺
  • 1篇乳腺肿
  • 1篇乳腺肿块
  • 1篇肿块
  • 1篇极限学习机
  • 1篇ELM

机构

  • 1篇东北大学
  • 1篇辽宁省肿瘤医...

作者

  • 1篇康雁
  • 1篇于戈
  • 1篇王之琼
  • 1篇赵英杰

传媒

  • 1篇东北大学学报...

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法被引量：5
2013年
乳腺肿块检测是防治乳腺癌的有效途径,基于乳腺X射线图像特征模型的极限学习机(ELM)分类算法已被应用于计算机辅助检测乳腺肿块中.针对由于特征间的依赖性导致的ELM学习效率和检测准确度低的问题,提出了基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法.利用影响值选择、序列前向选择和遗传选择等方法进行特征选择,进而利用该结果提高ELM的性能.通过490例来自辽宁省肿瘤医院的乳腺X射线图像的实验表明,基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法能有效提升乳腺肿块检测的效果,其中以遗传选择对ELM性能提升最明显.
王之琼康雁于戈赵英杰
关键词：极限学习机
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