计算智能和神经科学
研究文章

神经元树突突触模型与自适应训练的微分进化算法

表13

五个数据集的结果。
数据集 方法 测试的准确性 灵敏度 特异性 AUC
虹膜 DE-DMAS 96.74 2.78 One hundred. 96.88 98.44
BP-DNM 91.78 5.87 91.16 86.67 95.65
摘要利用 85.93 10.89 90.00 91.43 90.71
肝 DE-DMAS 73.59 6.66 66.67 83.87 75.27
BP-DNM 68.62 5.24 52.50 .79.69 66.09
摘要利用 59.94 6.33 57.89 72.73 65.31
癌症 DE-DMAS 96.12 1.17 96.45 98.55 97.50
BP-DNM 96.33 1.43 97.04 94.67 95.85
摘要利用 93.76 11.06 95.89 96.88 96.38
玻璃 DE-DMAS 94.42 2.51 98.57 92.85 96 . . 67
BP-DNM 91.87 3.88 84.62 96.08 90.35
摘要利用 92.50 3.34 97.92 81.25 89.58
ACA DE-DMAS 86.18 1.98 88.04 86.09 87.07
BP-DNM 83.66 9.26 85.54 81.45 83.50
摘要利用 85.57 2.28 87.10 78.07 82.58