Breast Cancer Detection Using BA-BP BasedNeural Networks and Efficient Features

سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,648

فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICMVIP07_029

تاریخ نمایه سازی: 28 مرداد 1391

چکیده مقاله:

This paper presents an accurate hybrid system forrecognizing breast cancer tumours which includes three mainmodules: feature extraction module, training module andclassifier module. In feature extraction module, fuzzy feature hasused as an effective classifier input. In training module, ahybrid bees algorithm (BA) - back-propagation (BP) algorithm isproposed to train the classifier. This module enjoys theadvantages of global search of BA and local search of BPalgorithm. In classifier module, multi-layer perceptron (MLP)neural network is used. The proposed system is tested onWisconsin breast cancer (WBC) database and the simulationresults show that the recommended system has high recognitionaccuracy in comparison with other methods.

نویسندگان

Alireza khosravi

Babol university ofTechnologyFaculty of Electrical and ComputerEngineeringBabol, Iran

Jalil Addeh

Babol university ofTechnologyFaculty of Electrical and ComputerEngineeringBabol, Iran

Javad Ganjipour

Babol university ofTechnologyFaculty of Electrical and ComputerEngineeringBabol, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • National breast cancer nationalbrea stcancer. org ...
  • H. D. Cheng, J. Shan, W. Ju, Y. Guo and ...
  • A. Kerhet, M. Rafftto, A. Boni and A. Massa, A ...
  • S. C. Baguia, S. Baguib, K. Palc, R. Pald, Breast ...
  • A. Marcano -Cedeno, J. Quintanilla -Dominguez and D. Andina, WBCD ...
  • A. Keles, Ayturk Keles and Ugur Yavuz , Expert system ...
  • R. Mousa, Qutaishat Munib and A. Moussa, Breast cancer diagnosis ...
  • M. Karabatak and M. Ince, An expert system for detection ...
  • S.M. Choua, T.S. Leeb, Y. E. Shaoc and I.F Chenb, ...
  • Md. Rafiul Hassan , M.Maruf Hossain, R. KarimBegg, Y.Morsi, ...
  • HVIP 2011 . THE TmH IRANIAN _ RENCCE N MACHINE ...
  • _ HX, Zhang _ et al. the.heuristic method. Computational Materials ...
  • K.S. Tang, K.F. Man, S. Kwong, Q. He, Genetic algorithms ...
  • _ _ _ _ _ _ _ Proceedings of the ...
  • _ _ _ in C4.5. Journal of ...
  • H.J. Hamito, N. Shan, N. Cercone. RIAC: A rule induction ...
  • _ _ _ _ _ with other method, In Proceedings ...
  • D. Nauck, R. Kruse. Obtaining interpretable fuzzy classification rules from ...
  • C.A. Pena-Reyes, M. Sipper. A fuzzy-genetic approach to breast cancer ...
  • J. Abonyi, F.Szeifert. Supervised fuzzy clustering for the identification of ...
  • B. Guij arro-Berdias, O. Fontenla -Romero, B .Perez-Sanchez, P. Fraguela. ...
  • identification using HMM-fuzzy approach, Computers in Biology and Medicine 40(2010) ...
  • _ _ _ Journal of the Franklin Institute 344(2007) 285-311 ...
  • R. Ceylan Y, Ozbay, Bekir Karlik, A novel approach for ...
  • _ _ _ _ _ Computation 185 (2007) 1026-1037 ...
  • M. Ahmad and F.M.A. Salam, supervised learning using the Cauchy ...
  • R.A. Jacobs, Increased rates of convergence through learning rate adaptation, ...
  • J. C. Dunn, A Fuzzy Relative of the ISODAT A ...
  • J. C. Bezdek, Patter Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms, ...
  • G.M. Maggiora, C.T. Zhang, K.C. Chou and D.Elrod. Combining Fuzzy ...
  • D.T. Pham, A. Ghanbarzadeh, E. Koc, S. Otri _ S. ...
  • نمایش کامل مراجع