BBNN

AcronymDefinition
BBNNBevolkingsonderzoek Borstkanker Noord Nederland (Dutch: Breast Cancer Screening Foundation Northern Netherlands)
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La estructura del BBNN determina las senales de flujo entre los bloques, y esta a su vez determina la configuracion interna o el modo entrada-salida de cada bloque.
3(a) representa un cromosoma de un bloque basico de una estructura BBNN. La Fig.
Para la optimizacion con el algoritmo genetico, el BBNN requiere 4 parametros principales.
Teniendo en cuenta que el entrenamiento de dicha estructura se realiza a partir de algoritmos geneticos, se desarrollo la topologia BBNN bajo C++ antes de realizar una implementacion sobre la FPGA, la implementacion y sintetizacion sobre la FPGA se realiza mediante un lenguaje de descripcion de hardware como lo es el VHDL.
Las topologias MLP y BBNN fueron implementadas como clasificadores en varias etapas de maduracion, agrupando las muestras segun la semana (Tabla 1).
Para el clasificador con la topologia BBNN la efectividad es mayor, con respeto a la topologia MLP, cuando se disena para 5 y 6 etapas de maduracion.
Los resultados presentados sobre C++ de la estructura BBNN son iguales que los resultados obtenidos en la simulacion sobre VHDL segun las metricas de desempeno.
Los tiempos de ejecucion en C++ de la topologia MLP son menores a los tiempos de ejecucion de la topologia BBNN (Tabla 5), esto se debe a los lazos de realimentacion presentados en la topologia BBNN.
Para las redes implementadas en C++ (MLP) cada peso es de tipo flotante de 64 bits mientras para las redes implementadas en VHDL (BBNN) cada peso es de tipo byte (8 bits).
La efectividad de la topologia BBNN disminuye considerable con respecto a la topologia MLP al aumentar el numero de clases a clasificar, esto se debe por la representacion de los pesos sinapticos en cada una de las topologias presentadas.