反应性关节炎医学诊断中的混合聚类-分类神经网络
机器学习
2016-10-26 v1 神经与进化计算
机器学习
摘要
提出了一种混合聚类-分类神经网络。该网络通过在聚类过程中合理选择学习率参数并引入特殊的模糊推理过程（该过程既可在有外部学习信号（监督）也可在无外部学习信号（无监督）下进行），在类别重叠的条件下提高了信息处理质量。作为相似性度量的邻域函数或隶属函数，采用了余弦结构，其通过自学习-学习过程提供了高度灵活性，并带来了一些新的有用特性。大量已实现的实验证实了所提出的混合聚类-分类神经网络的有效性；此外，该网络被用于解决反应性关节炎的诊断任务。
引用
@article{arxiv.1610.07857,
title = {Hybrid clustering-classification neural network in the medical diagnostics of reactive arthritis},
author = {Yevgeniy Bodyanskiy and Olena Vynokurova and Volodymyr Savvo and Tatiana Tverdokhlib and Pavlo Mulesa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.07857},
year = {2016}
}