本发明提出了一种基于分子学习向量量化神经网络的乳腺肿瘤诊断方法，步骤为：确定学习向量量化神经网络的输入层、竞争层和线性输出层的功能，分别对照于DNA链置换反应；根据DNA链置换反应分别设计学习向量量化神经网络的输入层、竞争层和线性输出层对应的功能模块；确定各个功能模块的反应过程中辅助物、反应物的DNA链的结构及小支点结构，确定各个DNA链中结构域的碱基序列；根据学习向量量化神经网络的结构将各个功能模块级联为基于DNA的学习向量量化神经网络，进行浓度设置；从乳腺癌数据库获取女性乳腺肿瘤病例进行预处理；通过Visual DSD使用基于DNA的学习向量量化神经网络对预处理后的女性乳腺肿瘤病例进行良性或恶性的诊断。本发明设计的分子学习向量量化神经网络在癌症早期诊断和个性化精准医疗方面具有巨大潜力，成功对女性乳腺肿瘤的良恶性进行了诊断。