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J-GLOBAL ID：201802252952548256   整理番号：18A2126098

人工神経回路網の医療診断への応用【JST・京大機械翻訳】

著者 (1件)： Wang Zenghui (華北電力大学)
資料名： Zhongguo Keji Xinxi  (Zhongguo Keji Xinxi)
号： 19  ページ： 100-102  発行年： 2018年 
JST資料番号： C4046A  ISSN： 1001-8972  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 人工ニューラルネットワーク(ANN)ANNは,人工ニューラルネットワーク(ANN)の基本理論に基づいた。人間の脳におけるニューラルネットワークの構成と外部の情報の処理方法をシミュレーションした。このモデルには,並列分散処理能力,高いフォールトトレランス,自己学習能力があり,獲得された情報を加工と記憶で結合し,特有の知識表現方式と適応学習能力で,現在各業界の人々の関心を集めている。複雑なネットワークは,大量の基本ユニットから複雑なネットワークを構成し,非常に非線形である。神経ネットワークの研究発展は非常に速く、現在すでに医療業界と結び付けて開発した製品があり、これは人工神経ネットワークが医療業界のさらなる発展に良好な条件を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 知識表現 ,  ネットワーク ,  フォールトトレランス ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： *人工神経 ,  神経ネットワーク ,  適応学習 ,  自己学習 ,  分散並列処理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人工神経回路網 ,  医療診断 ,  応用