40、时间序列预测与乳腺癌癌变模拟研究

时间序列预测与乳腺癌癌变模拟研究

在当今科技发展的浪潮中，时间序列预测和生物医学模拟领域都取得了显著的进展。本文将为大家介绍基于随机神经网络的时间序列预测集成学习方法，以及利用能量最小化原理探索乳腺导管原位癌向浸润性导管癌转变的研究。

基于随机神经网络的时间序列预测集成学习

在时间序列预测中，为了实现更准确和稳定的预测效果，研究人员提出了基于随机神经网络（RandNN）的集成学习方法。
- 集成学习方法 ：研究采用了同一架构和超参数的基础模型RandNN，它在各个阶段都表现出了最优性能。为了统一任务，提出了基于校正目标的集成学习和基于对立响应的集成学习两种方法。实验表明，基于对立响应的方法在后续阶段对任务退化的抵抗能力更强。
- 实验验证 ：在四个具有三重季节性的预测问题上进行的实验研究证实，基于对立响应的方法在预测准确性以及对基础模型超参数和集成规模的敏感性方面都优于其他竞争对手。通过根据训练模式与查询模式的相似性对训练模式进行加权，进一步提高了该方法的性能。

下面是一个简单的流程图，展示了基于对立响应的集成学习方法的基本流程：

graph LR
    A[数据输入] --> B[基础模型训练（RandNN）]
    B --> C[对立响应集成学习]
    C --> D[加权训练模式]
    D --> E[预测输出]

乳腺导管原位癌向浸润性导管癌转变的研究

乳腺导管原位癌（DCIS）存在向恶性浸润性导管