A software conducting the soft computing based diagnosis of breast cancer was presented in this study. This software applies Particle Swarm Optimization (PSO) and Artificial Neural Networks (ANN) techniques together. PSO was used in the learning algorithm of ANN which was used for classification. Breast cancer data set was taken from UCI (University of California, Irvine)’s database. According to the experimental results of our study, the ANN technique which realizes learning through PSO shows a better performance.
Soft computing Particle swarm optimization Artificial neural Networks Breast cancer
Bu çalışmada, meme kanseri hastalığının esnek hesaplama tabanlı teşhisini gerçekleştiren yazılım sunulmuştur. Yazılım, Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) ile Yapay Sinir Ağları (YSA) tekniklerinin bir arada uygulamaktadır. Sınıflandırma amacıyla kullanılan YSA' nın öğrenme algoritmasında PSO kullanılmıştır. Meme kanseri veri kümesi UCI (University of California, Irvine) veritabanından alınmıştır. Çalışmamızda aldığımız deneysel sonuçlara göre PSO ile öğrenme gerçekleştiren YSA tekniği hız açısından daha iyi performans göstermektedir.
Ensek hesaplama Parçacık sürü optimizasyonu Yapay sinir ağları Meme kanseri
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 11 Temmuz 2014 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2013 Cilt: 17 Sayı: 2 |
e-ISSN :1308-6529
Linking ISSN (ISSN-L): 1300-7688
Dergide yayımlanan tüm makalelere ücretiz olarak erişilebilinir ve Creative Commons CC BY-NC Atıf-GayriTicari lisansı ile açık erişime sunulur. Tüm yazarlar ve diğer dergi kullanıcıları bu durumu kabul etmiş sayılırlar. CC BY-NC lisansı hakkında detaylı bilgiye erişmek için tıklayınız.