本文主要探讨了如何利用遗传算法优化BP神经网络,构建一个用于卵巢癌自动诊断的专家系统模型。在当前快速发展的计算机信息化和人工智能领域,自动诊断疾病系统已经成为了研究的热点。特别是卵巢癌,作为严重影响女性健康的恶性肿瘤之一,由于缺乏有效的筛选和特异性诊断方法,因此建立高效、准确的诊断模型显得尤为重要。
BP神经网络是一种反向传播算法,因其分布式信息存储方式、自适应能力、强容错性和非线性处理能力,被广泛应用于疾病筛查和诊断。然而,BP网络在训练过程中容易陷入局部最优,导致诊断性能受限。遗传算法(GA)则是一种基于生物进化原理的全局优化方法,能够通过模拟自然选择和遗传过程寻找最优解。
文章提出了一种结合遗传算法和BP神经网络的优化策略,即GA-BP算法。该算法通过遗传和变异操作对BP网络的初始权重和阈值进行优化,以此改进网络的训练效果,减少系统总误差,提高诊断的准确性。在模型构建过程中,作者利用Matlab2013进行神经网络的设计与训练,Vc++编程实现算法,以及SPSS 18进行数据统计分析,构建了一个完整的卵巢癌自动诊断人工智能模型。
为了验证模型的有效性,作者进行了计算机仿真和预测检验。通过这些实验,可以评估GA-BP神经网络模型在卵巢癌诊断中的表现,包括诊断精度、敏感性和特异性等关键指标。这种集成遗传算法的神经网络模型有望提高疾病诊断的效率和准确性,为临床决策提供有力支持。
总之,该研究将遗传算法引入到BP神经网络优化中,创建了一个针对卵巢癌的自动诊断专家系统模型。这种方法不仅克服了BP网络的一些局限性,还展示了遗传算法在优化复杂模型方面的潜力。未来的研究可以进一步探索这种优化策略在其他疾病诊断或更广泛的医疗决策支持系统中的应用。