肺部肿瘤图像识别算法是一种用于诊断疾病的技术。

简介：
为了解决深度信念网络(DBN)权值随机初始化可能导致网络陷入局部最优的难题，本文在传统DBN模型中融入了布谷鸟搜索(CS)算法，并提出了一种基于CS-DBN的肺部肿瘤图像识别算法。具体而言，首先，借助CS算法强大的全局优化能力，对DBN的初始权值进行优化处理，随后在这一优化基础上，对DBN的网络逐层进行预训练；接着，利用反向传播(BP)算法对整个神经网络结构进行精细调整，旨在使网络权值最终达到最佳状态；最后，将所提出的CS-DBN算法应用于肺部肿瘤图像的识别任务中。实验研究通过对比分析受限玻尔兹曼机(RBM)的训练次数、训练批次大小、DBN隐层层数以及隐层节点数这四个关键因素下的CS-DBN与传统DBN之间的性能差异，从而充分验证了该算法的可行性和实际有效性。