Neste trabalho, aplicam-se t???cnicas de RNA ao conjunto de dados WBCD e calcula-se a exatid???o, a sensibilidade e a especificidade das diferentes redes, obtendo-se a melhor exatid???o de todas as redes neurais feed forward, quando comparadas com outras redes. Assim, chegou-se ??? conclus???o de que a rede neural de avan???o apresenta um bom desempenho na dete??????o do cancro da mama com o algoritmo de retropropaga??????o. Com isto, foi concebida uma rede neural de avan???o com o algoritmo de retropropaga??????o para ...
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Neste trabalho, aplicam-se t???cnicas de RNA ao conjunto de dados WBCD e calcula-se a exatid???o, a sensibilidade e a especificidade das diferentes redes, obtendo-se a melhor exatid???o de todas as redes neurais feed forward, quando comparadas com outras redes. Assim, chegou-se ??? conclus???o de que a rede neural de avan???o apresenta um bom desempenho na dete??????o do cancro da mama com o algoritmo de retropropaga??????o. Com isto, foi concebida uma rede neural de avan???o com o algoritmo de retropropaga??????o para detetar o cancro da mama numa fase inicial para fins de diagn???stico eficaz. Com isto, a probabilidade da presen???a de cancro da mama utilizando RNA ??? um sucesso que foi treinado por uma rede de avan???o com o algoritmo de retropropaga??????o para detetar eficazmente o cancro da mama numa fase inicial, diferenciando os casos malignos dos benignos. Com este processo, o oncologista pode detetar facilmente o cancro da mama. Ajudar??? os doentes a tratar o cancro da mama numa fase precoce e a precis???o do diagn???stico pode ser significativamente melhorada.
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