基于BP神经网络的脑卒中患者分类方法研究

发布时间：2017-11-04 19:22

  本文关键词：基于BP神经网络的脑卒中患者分类方法研究

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【摘要】：人工神经网络的应用逐渐广泛,已经发展到各个前沿领域,在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。文章通过对经过PCA算法降维预处理后的数据进行BP神经网络数据分类,比较和分析数据经BP神经网络、RBF神经网络、ANFIS神经网络后的分类误差。经实验分析,BP神经网络、RBF神经网络、ANFIS神经网络分类误差分别为0.000 5,971.935,0.025 3,传统BP神经网络更适合文章中所采集的脑卒中患者数据分类。
【作者单位】： 北华大学电气信息工程学院;长春理工大学电子信息工程学院;上海电子信息职业技术学院计算机应用系;
【基金】：吉林市科技计划项目;项目编号:201537112
【分类号】：R743.3;TP183
【正文快照】： 人工神经网络是一种新型信息处理系统,它在进行信息处理过程中应用类似于人的大脑神经突触的相互联接结构,人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力、良好的容错等特性,使其克服了传统人工智能方法对于如模式识别、语音识别、非结构化信息处理等方面的缺陷,并在非线性映射

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