【摘 要】
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为了提高多发性骨髓瘤的预测精度, 对于多发性骨髓瘤基因表达数据库, 采用BP 神经网络创建多发性骨髓瘤预测模型, 但其算法存在收敛速度慢、网络泛化能力差等缺点, 影响预测
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为了提高多发性骨髓瘤的预测精度, 对于多发性骨髓瘤基因表达数据库, 采用BP 神经网络创建多发性骨髓瘤预测模型, 但其算法存在收敛速度慢、网络泛化能力差等缺点, 影响预测精度.鉴于此, 文中提出采用量子神经网络模型进行多发性骨髓瘤预测建模.结果表明, 该预测方法较B P 神经网络方法而言, 其预测精度提高了 8 % , 达到了很好的预测效果.结论与传统BP 神经网络相比, 其收敛精度、收敛速度有了显著提高, 同时能避免陷入局部极小的缺点.
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