[发明专利]一种优化大脑情感学习模型的乳腺癌数据分类方法有效
| 申请号： | 201710550139.7 | 申请日： | 2017-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN107392315B | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 谭冠政;梅英 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 长沙正奇专利事务所有限责任公司 43113 | 代理人： | 马强;王娟 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种优化大脑情感学习模型的方法。大脑情感学习模型模拟了大脑中杏仁体和眶额皮质之间的情感学习机制，该模型具有计算复杂度低、运算速度快的特点。本发明将自适应遗传算法引入改进大脑情感学习模型中，用适应度函数评估模型输出，优化改进大脑情感学习模型中杏仁体和眶额皮质单元的权值与阈值。该方法既利用了自适应遗传算法的全局搜索能力，又利用了大脑情感学习算法的快速局部搜索能力引导遗传算法向最优解快速逼近，从而提高了大脑情感学习模型的在数据分析上的快速性与准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 优化 大脑 情感 学习 模型 乳腺癌 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种优化大脑情感学习模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据训练样本特征建立基于大脑情感学习模型的改进神经网络；2)初始化改进神经网络中杏仁体和眶额皮质单元的权值与阈值；3)采用遗传算法中的轮盘赌法和最优个体保存策略进行选择、自适应交叉和自适应变异操作，优化改进神经网络中杏仁体和眶额皮质的权值与阈值；4)将优化后的权值与阈值更新至改进神经网络中，得到最佳网络结构；5)采用大脑情感学习算法分别计算杏仁体输出、眶额皮质输出及在杏仁体和眶额皮质的共同作用下的最佳网络总体输出，得到数据分类或预测结果。
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