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針對深度信念網(wǎng)絡（DBN）權(quán)值隨機初始化易使網(wǎng)絡陷入局部最優(yōu)的問題，在傳統(tǒng)DBN模型中引入布谷鳥搜索（CS）算法，提出一種基于CS-DBN的肺部腫瘤圖像識別算法。首先，利用CS的全局尋優(yōu)能力對DBN的初始權(quán)值進行優(yōu)化，并在此基礎上進行DBN的逐層預訓練；然后，利用反向傳播（BP）算法對整個網(wǎng)絡進行微調(diào)，從而使網(wǎng)絡權(quán)值達到最優(yōu)；最后，將CS-DBN應用于肺部腫瘤圖像的識別，實驗從受限玻爾茲曼機（RBM）訓練次數(shù)、訓練批次大小、DBN隱層層數(shù)和隱層節(jié)點數(shù)四個角度將CS-DBN與傳統(tǒng)DBN進行比較，以驗證該算法的可行性和有效性。實驗結(jié)果表明，CS-DBN的識別精度明顯高于傳統(tǒng)DBN，在不同RBM訓練次數(shù)、訓練批次大小、DBN隱層層數(shù)和隱層節(jié)點數(shù)條件下，CS-DBN較傳統(tǒng)DBN識別率提高百分點的范圍分別是1.13~4.33、2.00~3.34、1.07~3.34和1.40~3.34。CS-DBN能夠在一定程度上提高肺部腫瘤的識別精度，從而提高肺部腫瘤計算機輔助診斷性能。
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