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針對深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)權(quán)值隨機(jī)初始化易使網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)的問題,在傳統(tǒng)DBN模型中引入布谷鳥搜索(CS)算法,提出一種基于CS-DBN的肺部腫瘤圖像識別算法。首先,利用CS的全局尋優(yōu)能力對DBN的初始權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行DBN的逐層預(yù)訓(xùn)練;然后,利用反向傳播(BP)算法對整個網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào),從而使網(wǎng)絡(luò)權(quán)值達(dá)到最優(yōu);最后,將CS-DBN應(yīng)用于肺部腫瘤圖像的識別,實(shí)驗(yàn)從受限玻爾茲曼機(jī)(RBM)訓(xùn)練次數(shù)、訓(xùn)練批次大小、DBN隱層層數(shù)和隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)四個角度將CS-DBN與傳統(tǒng)DBN進(jìn)行比較,以驗(yàn)證該算法的可行性和有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,CS-DBN的識別精度明顯高于傳統(tǒng)DBN,在不同RBM訓(xùn)練次數(shù)、訓(xùn)練批次大小、DBN隱層層數(shù)和隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)條件下,CS-DBN較傳統(tǒng)DBN識別率提高百分點(diǎn)的范圍分別是1.13~4.33、2.00~3.34、1.07~3.34和1.40~3.34。CS-DBN能夠在一定程度上提高肺部腫瘤的識別精度,從而提高肺部腫瘤計算機(jī)輔助診斷性能。
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