[发明专利]基于果蝇优化算法的糖尿病视网膜病变分级深度学习方法有效
| 申请号： | 202011103209.2 | 申请日： | 2020-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN112184697B | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 王茂发;高光大;单维锋;龚启舟;韩定良 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04;G06N3/00;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/764;G06F30/27;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人： | 陆梦云 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于果蝇优化算法的糖尿病视网膜病变分级深度学习方法，该方法首次实现了多子群搜索过程中的动态子群湮灭和逃逸机制，同时将多子群、列维搜索与高斯边界校正机制有机融合，从而提高寻找全局最优解的能力，降低陷入局部最优解的风险。在模型所使用的糖尿病性视网膜病变图像数据集上，通过对糖尿病性视网膜病数据集进行10轮交叉验证，MALBFOA‑DL与基准模型之间在召回率数据上的比较，显而易见的，几乎在每个回合中，MALBFOA‑DL模型与同级别的基准模型（使用VGG‑16）相比较，都获得了更好的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 果蝇 优化 算法 糖尿病 视网膜 病变 分级 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
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