遗传算法优化BP神经网络的专家自动诊断模型

随着计算机信息化和人工智能的发展迅速,专家自动诊断疾病系统成为各界关注的焦点。卵巢癌是严重威胁妇女健康的恶性肿瘤之一,而且目前无有效的筛选方法和特异的诊断方法。BP人工神经网络因其具有分布式信息存储方式、自适应能力、强大的容错性和非线性处理能力,能有效地对疾病进行筛查和诊断。该文采用遗传算法来优化改进BP算法得到GA-BP算法,通过遗传和变异操作对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,不断更新选择,使得网络的系统总误差趋于最小,构建出卵巢癌诊断模型。采用Matlab2013、VC++编程和统计软件SPSS.18等工具来实现专家自动诊断的人工智能模型,并通过计算机仿真和预测进行检验。