在众多CNN架构中，ResNet（残差网络）因其独特的残差连接机制，有效缓解了网络加深带来的梯度消失问题，能够训练更深层次的模型，从而捕捉更复杂、抽象的影像特征。相比浅层网络或传统方法，ResNet能自动从原始图像中学习出更具区分性的表征，提升分类和预测性能。在影像组学应用中，ResNet不仅可以代替手工特征提取过程，还能与传统特征融合，实现更高层次的特征整合，增强模型的泛化能力。因此，将ResN

在众多CNN架构中，ResNet（残差网络）因其独特的残差连接机制，有效缓解了网络加深带来的梯度消失问题，能够训练更深层次的模型，从而捕捉更复杂、抽象的影像特征。相比浅层网络或传统方法，ResNet能自动从原始图像中学习出更具区分性的表征，提升分类和预测性能。在影像组学应用中，ResNet不仅可以代替手工特征提取过程，还能与传统特征融合，实现更高层次的特征整合，增强模型的泛化能力。因此，将ResN

使用遗传算法优化的BP神经网络实现非线性函数拟合