【摘 要】
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通过一种特殊的二级集成结构将神经网络集成应用于肺癌细胞识别.集成中的个体网络由Bagging方法产生,第一级集成的归纳结论由本文提出的完全投票法合成,第二级集成的归纳结论
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通过一种特殊的二级集成结构将神经网络集成应用于肺癌细胞识别.集成中的个体网络由Bagging方法产生,第一级集成的归纳结论由本文提出的完全投票法合成,第二级集成的归纳结论由相对多数投票法合成.实验和原型系统试用表明,该方法的总体误识率较低,更重要的是,其将癌细胞判别为非癌细胞的误识率非常低,大大降低了肺癌患者漏诊的可能性.
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