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針對深度信念網絡（DBN）權值隨機初始化易使網絡陷入局部最優的問題，在傳統DBN模型中引入布谷鳥搜索（CS）算法，提出一種基于CS-DBN的肺部腫瘤圖像識別算法。首先，利用CS的全局尋優能力對DBN的初始權值進行優化，并在此基礎上進行DBN的逐層預訓練；然后，利用反向傳播（BP）算法對整個網絡進行微調，從而使網絡權值達到最優；最后，將CS-DBN應用于肺部腫瘤圖像的識別，實驗從受限玻爾茲曼機（RBM）訓練次數、訓練批次大小、DBN隱層層數和隱層節點數四個角度將CS-DBN與傳統DBN進行比較，以驗證該算法的可行性和有效性。實驗結果表明，CS-DBN的識別精度明顯高于傳統DBN，在不同RBM訓練次數、訓練批次大小、DBN隱層層數和隱層節點數條件下，CS-DBN較傳統DBN識別率提高百分點的范圍分別是1.13~4.33、2.00~3.34、1.07~3.34和1.40~3.34。CS-DBN能夠在一定程度上提高肺部腫瘤的識別精度，從而提高肺部腫瘤計算機輔助診斷性能。
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