改进DS证据理论在中医诊断模型中的应用

发布时间：2020-10-20 08:58

　　 为解决症状繁多导致的中医辨证困难问题,提出一种基于改进DS证据理论的中医诊断模型。选择4种不同结构的神经网络作为初步预测模型,将网络的预测结果作为不同证据源的基本信度函数,设计并改进组合方式,对DS证据组合公式加入证据源准确性系数,完成不同证据源的加权证据组合,给出诊断最终结果。在已有数据集的基础上,创建基于改进DS证据理论的预测模型,与所有单个神经网络预测模型进行比较,实验结果表明,该模型预测准确率较高,预测时间在可接受范围,验证了模型的可行性。
【部分图文】：

BP神经网络:通过网格搜索的方法寻找最佳隐含层节点数,节点数从5递增到20,每个节点的准确率取5次验证准确率的平均值,准确率统计如图3所示。最终选取隐含层节点数为9,此时模型的平均准确率为80%,模型保存为BP_net。

RBF神经网络:通过网格搜索的方法寻找最佳spread值,spread从0.4递增至1.6,每次增加0.1,每个spread的准确率取5次验证的平均值,准确率统计如图4所示。最终选取的spread值为1,此时模型的平均准确率为81%,保存为RBF_net。

人工神经网络是对人脑神经处理事物的一种模拟,通过神经元组成网络进行数据处理,MP模型是较早且影响力最大的神经元模型,其模型如图1所示。图1中,x1…xi…xn是神经元的输入值,yo是输出值,wi是各个输入值对应的权值,b是神经元的阈值,f(.)是激活函数。神经元的输出如式(1)
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1 洪志明;陈德宁;王全;周文彬;黄忠旺;曾杨玲;邓灵;;加味聚精食疗方对DS动物模型精子质量及睾丸组织中CR16表达的影响[J];中华中医药学刊;2015年11期

本文编号：2848483