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Medical Diagnosis System Based on Fast-weights Scheme

Instrumentation 2020年第1期7卷 51-57页

作者： TIAN Shining LU Jihua GU Boyu WANG Huan School of Information and Electronics Beijing Institute of TechnologyBeijing 100081China

Clinical examination data often have the features of carrying vague information,missing data and incomplete examination records,which lead to higher probabilities of misdiagnosis.A variational recursive-discriminant joint model with fast weights(FWs)scheme is ***-III data sets are trained and tested,and the results are used to *** recurrent neural network(VRNN)with FWs can better obtain the temporal features with partly missing data,and discriminant neural network(DNN)is for ***,layer regularization(LN)avoids the overflow of loss function and stabilize the dynamic parameters of each *** the simulations,10 laboratory tests were selected to predict 10 diseases,1600 samples and 400 samples were used for training and testing,*** test accuracy of disease diagnosis without FWs is 72.55%,and that with FWs is 85.80%.Simulations reveal that the FWs mechanism can effectively optimize the system model,abstracting the features for diagnose,and significantly improve the accuracy of decision-making.

关键词： Fast Weights Scheme discriminant neural network Variational Recurrent neural network Diagnosis Accuracy

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