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该乳腺癌分类项目，基于神经模糊推理系统。

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简介：
自适应神经模糊推理系统（ANFIS）作为一种强大的计算工具，具备了对函数进行逼近的能力，从而能够有效地应对乳腺癌的分类诊断挑战。为了解决这一问题，本研究精心设计并实施了一种自适应神经模糊推理系统，专门应用于乳腺癌分类任务。同时，我们提供了完整的实验程序和详尽的实验报告，并确认其能够完美且可靠地运行。

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  • 基于神经模糊推理的乳腺癌分类方法.zip
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    本研究提出了一种基于神经模糊推理的乳腺癌分类方法，结合了人工神经网络和模糊逻辑的优势，旨在提高乳腺癌诊断的准确性和效率。 自适应神经模糊推理系统（ANFIS）是一种能够进行函数逼近的计算工具，适用于解决乳腺癌分类问题。本实验设计了一种基于ANFIS的模型来处理乳腺癌分类任务，并提供了详细的实验程序和报告。该系统经过测试可以完美运行。
     
  • 乳腺癌分类-源码
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    本项目旨在提供一套用于乳腺癌分类的算法代码库，涵盖多种机器学习模型与数据预处理方法，助力研究人员深入分析和理解乳腺癌病理特征。 乳腺癌分类问题陈述： 根据多种观察/特征预测癌症诊断是良性还是恶性使用了30个功能，例如： - 半径（从中心到周长上的点的距离的平均值） - 纹理（灰度值的标准偏差） - 周长 - 区域 - 平滑度（半径长度的局部变化） - 紧凑度（周长^ 2 /面积 -1.0） - 凹度（轮廓凹部的严重程度） - 凹点（轮廓上凹部分的数量） - 对称性 - 分形维数（“海岸线近似值” -1） 数据集可使用所有30种输入功能进行线性分离，实例数量为569个。等级分配：212恶性，357良性。 目标类别： - 恶性 - 良性 算法支持向量机使用的图书馆包括numpy、pandas、matplotlib、seaborn和sklearn。 数据可视化使用了各种图表类型如对图、计数图以及散点图等。
     
  • 乳腺癌预测分析：乳腺癌详解
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    本文章详细解析了乳腺癌的相关知识，并介绍了用于乳腺癌预测的数据分析方法和模型，帮助读者更好地了解和预防乳腺癌。 乳腺癌预测：通过对数据的分析来预测乳腺癌的发生风险。
     
  • 二分类乳腺癌数据集
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    此二分类乳腺癌数据集包含良恶性肿瘤特征信息，旨在辅助研究与诊断，适用于机器学习模型训练和评估。 乳腺癌数据集二分类涉及使用特定的数据集进行机器学习或数据分析项目，目的是通过算法识别乳腺肿瘤是良性还是恶性。这种类型的任务通常需要清洗、处理并分析数据以提高模型的准确性。相关的工作可能包括特征选择、训练模型以及评估预测性能等步骤。
     
  • 基于神经网络的Matlab乳腺癌检测代码
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    本项目利用Matlab开发，结合神经网络算法，旨在提供一种高效的乳腺癌检测方案。通过训练模型识别肿瘤特征，助力早期诊断与治疗决策。 利用神经网络进行乳腺癌检测是一种有效的方法。乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一。通过计算机视觉和机器学习技术的应用，可以实现对乳腺癌的自动化检测与诊断。在本项目中，我们使用神经网络来构建一个用于识别潜在癌症病灶的模型。 具体而言，神经网络是一个模仿人脑神经系统工作的计算框架，能够从数据中学到复杂的模式，并进行有效的预测。该项目的主要目标是通过对大量乳腺X射线图像的数据分析和处理，训练出可以准确识别乳腺癌特征的神经网络模型，在新的医学影像上实现精准检测与诊断。 为了实施这个项目，你需要下载并使用名为Detection-of-Breast-Cancer-using-Neural-Networks-master文件夹中的代码和数据集。这些资源包括用于准备、构建及训练模型的数据预处理步骤，以及最终的癌症预测算法。
     
  • 基于改良ResNeXt的乳腺癌组织病理图像分类
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    本研究提出了一种改进版的ResNeXt模型，应用于乳腺癌组织病理图像的自动分类，旨在提高诊断准确性和效率。 为了实现对乳腺癌组织病理图像的准确自动分级，提出了一种改进的卷积神经网络方法。该方法依次引入了两种不同的卷积结构以提高网络识别病理图像的能力。 首先，采用深度残差网络（ResNeXt）作为基础模型，并用八度卷积（OctConv）替代传统卷积层，在特征提取阶段减少了冗余信息，提高了对细节特征的捕捉效果。其次，使用异构卷积（HetConv）替换部分的传统卷积层，以减少训练参数的数量。 针对数据样本较少导致的过拟合问题，提出了一种基于图像分块思想的数据增强方法来解决这一挑战。 实验结果显示，在四分类任务中该模型在图像级别的准确率达到91.25%，证明了所设计网络具有较高的识别率和良好的实时性。
     
  • 神经网络模拟数据集（如乳腺癌数据集）
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    神经网络模拟数据集，例如乳腺癌数据集，是用于训练和测试机器学习模型的数据集合，包含标签化的医疗信息，助力于疾病诊断与预测研究。 MATLAB神经网络43个案例分析各章节的仿真数据集、仿真示例所需调用的数据（如dat类数据）可根据实际需求从相关章节中选取使用，不包含源码。例如乳腺癌数据等。
     
  • 基于支持向量机的乳腺癌分类方法
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    本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)的乳腺癌分类方法，通过优化SVM参数和特征选择，提高了乳腺癌诊断的准确性与可靠性。 代码解释得很详细，可以直接使用，并且已经测试过了，非常好用。