基于BP神经网络的两阶段疾病预测模型

发布时间：2017-06-29 22:14

  本文关键词：基于BP神经网络的两阶段疾病预测模型，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了理论解决BP神经网络在进行多目标预测中出现的识别率和可信度不高的问题,提出了一种基于DS证据理论优化的BP神经网络预测模型用于疾病预测,实验中,对心脏病数据进行处理,结果表明,在预测准确度和算法鲁棒性方面,都具有较好的效果。
【作者单位】： 吉林大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室;吉林大学第一医院健康管理中心;吉林大学第一医院内分泌代谢科;
【关键词】： BP神经网络 DS证据理论 疾病预测 优化预测模型
【基金】：长春市科技局软科学项目(11RY14) 吉林省科技厅国际合作项目(3D511Z613428) 卫生部临床学科重点项目(201133) 中央高校基本科研业务费专项资金资助课题(450060445260)
【分类号】：R311
【正文快照】： 近60多年来,国际上疾病预测学重新兴起,使古老传统的“未病学”焕发了青春[1]。疾病的预测也称为当前研究的热点之一。提前进行疾病预测,对于早发现早治疗,降低疾病的死亡率有重要的意义。在计算机领域,常用的疾病预测方法有回归预测法、时间序列预测法、灰色预测法、Markov

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本文编号：499542