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J-GLOBAL ID：202202288422500656   整理番号：22A0773020

乳癌予測に応用できるファジィWSDニューロネット【JST・京大機械翻訳】

A fuzzy WASD neuronet with application in breast cancer prediction

著者 (7件)： Simos Theodore E. (College of Applied Mathematics, Chengdu University of Information Technology, Chengdu, People’s Republic of China) ,  Simos Theodore E. (Scientific and Educational Center “Digital Industry”, South Ural State University, Chelyabinsk, Russia) ,  Simos Theodore E. (Department of Medical Research, China Medical University Hospital, China Medical University, Taichung City, Taiwan) ,  Simos Theodore E. (Section of Mathematics, Department of Civil Engineering, Democritus University of Thrace, Xanthi, Greece) ,  Katsikis Vasilios N. (Department of Economics, Division of Mathematics and Informatics, National and Kapodistrian University of Athens, Athens, Greece) ,  Katsikis Vasilios N. (University of Athens Master of Business Administration, National and Kapodistrian University of Athens, Athens, Greece) ,  Mourtas Spyridon D. (Department of Economics, Division of Mathematics and Informatics, National and Kapodistrian University of Athens, Athens, Greece)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 34  号： 4  ページ： 3019-3031  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 癌は,ヒト死亡率の世界の主要原因の一つであり,最も一般的なタイプは乳癌である。しかし,早期に診断される場合,乳癌は治療される可能性がある。本論文では,FUZWASDと呼ばれる新しいファジィWASD(重みおよび構造決定)アルゴリズムによって訓練された5層フィードフォワードニューロンモデルを導入し,乳癌が良性であるか悪性であるかを予測するために使用した。一般的に,WASD訓練ニューロンは,遅い訓練速度と局所最小値を含む,従来の逆伝播ニューロンの制限を克服することが知られている。しかし,次元爆発弱点のない多入力WASD訓練ニューロンは,ほとんどない。本研究では,訓練ニューロンに対する新しいFUZWASDアルゴリズムを,WASDアルゴリズムにファジー論理コントローラ(FLC)を埋め込むことによりモデル化し,次元爆発弱点のない分類問題のための多入力FUZWASDニューロン(MI-FUZWASDN)モデルを提案した。FUZWASDアルゴリズムは,重み直接決定(WDD)法の精度を強化する特定の間隔に入力データを写像するためにFLCを使用する。この方法で,FUZWASDアルゴリズムは,電力ソフトプラス活性化関数を用いて,MI-FUZWASDNの最適重みと構造を検出し,一方,モデルフィッティングと検証を扱う。2つの診断乳癌データセットへの適用は,MI-FUZWASDNモデルの例外的な学習と予測性能を実証し,実証する。さらに,イントリグユーザのために,GitHubを介して自由にアクセス可能なMATLABキットを作成し,本研究の結果を促進しサポートした。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  電力 ,  ニューロン ,  ニューラルネットワーク ,  精度 ,  死亡率 ,  ヒト ,  曖昧さ ,  *乳房腫瘍 ,  ファジィ論理
準シソーラス用語： モデルあてはめ ,  MATLAB ,  活性化関数 ,  構造決定 ,  入力データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 乳癌 ,  ニューラルネットワーク ,  WASDニューロネット ,  ファジィ論理システム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 乳癌 ,  予測 ,  応用 ,  ファジィ