Backpropagation
Páginas: 2 (325 palabras)
Publicado: 11 de junio de 2012
Segundo Taller de Inteligencia Computacional I, 25 de Octubre de 2011
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Detección de células cancerígenas por medio del algoritmo Backpropagation
David Alejandro Ortíz Marín 20062005028,Rafael Andrés Almanza Garzón 20062005076, Alex Castrillo Corrales 20062005088
Resumen—El presente artículo muestra las bases teóricas y desarrollo práctico de un sistema difuso clasificador que utilizael algoritmo backpropagation para la detección de células cancerígenas por medio de una base de datos con características que proporcionan gran relevancia para la clasificación. Palabrasclaves—Clasificador Difuso, Aprendizaje supervisado, Algoritmo Backpropagation, Células Cancerígenas.
La función total del error se define como la suma total de las diferencias al cuadrado medio para todos losvalores representados:
La function de transferencia usada para el sistema difuso o red neuronal es típicamente sigmoidal: I. INTRODUCCIÓN l cáncer es una de las enfermedades que más personas mata enla actualidad; esta enfermedad ataca la células de la persona afectada produciendo una sobrepoblación de células malignas las cuales no tienen freno en su reproducción. Las células cancerígenas sufrenvariaciones interesantes a la hora de su diferenciación con las células normales: radio, textura, perímetro, área, suavidad, concavidad, puntos cóncavos simetría y dimensión fractal. A la hora de suclasificación dichas características se hacen relevantes debido a que cada una de ellas da pertenencia absoluta al subgrupo deseado (maligna, benigna). Para solucionar el problema de clasificación delas células se tuvieron en cuenta dos características definidas como parámetros de diseño: área y puntos cóncavos, con el fin de minimizar la dimensionalidad y la carga computacional de problema, peroa la vez tener una aproximación alta al mínimo global del sistema. El método utilizado y los resultados obtenidos serán discutidos a lo largo de los incisos del artículo.
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Algoritmo...
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Detección de células cancerígenas por medio del algoritmo Backpropagation
David Alejandro Ortíz Marín 20062005028,Rafael Andrés Almanza Garzón 20062005076, Alex Castrillo Corrales 20062005088
Resumen—El presente artículo muestra las bases teóricas y desarrollo práctico de un sistema difuso clasificador que utilizael algoritmo backpropagation para la detección de células cancerígenas por medio de una base de datos con características que proporcionan gran relevancia para la clasificación. Palabrasclaves—Clasificador Difuso, Aprendizaje supervisado, Algoritmo Backpropagation, Células Cancerígenas.
La función total del error se define como la suma total de las diferencias al cuadrado medio para todos losvalores representados:
La function de transferencia usada para el sistema difuso o red neuronal es típicamente sigmoidal: I. INTRODUCCIÓN l cáncer es una de las enfermedades que más personas mata enla actualidad; esta enfermedad ataca la células de la persona afectada produciendo una sobrepoblación de células malignas las cuales no tienen freno en su reproducción. Las células cancerígenas sufrenvariaciones interesantes a la hora de su diferenciación con las células normales: radio, textura, perímetro, área, suavidad, concavidad, puntos cóncavos simetría y dimensión fractal. A la hora de suclasificación dichas características se hacen relevantes debido a que cada una de ellas da pertenencia absoluta al subgrupo deseado (maligna, benigna). Para solucionar el problema de clasificación delas células se tuvieron en cuenta dos características definidas como parámetros de diseño: área y puntos cóncavos, con el fin de minimizar la dimensionalidad y la carga computacional de problema, peroa la vez tener una aproximación alta al mínimo global del sistema. El método utilizado y los resultados obtenidos serán discutidos a lo largo de los incisos del artículo.
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