微电子学与计算机
微電子學與計算機
미전자학여계산궤
MICROELECTRONICS & COMPUTER
2006年
2期
189-192
,共4页
神经网络%LM算法%冠心病诊断
神經網絡%LM算法%冠心病診斷
신경망락%LM산법%관심병진단
为了解决冠心病诊断的BP神经网络存在收敛速度慢、容易陷入局部极小以及常出现误诊断等问题,提出一种基于LM算法改进的神经网络诊断系统,包括样本信息选取、病情信息量化、网络学习训练和诊断等过程.临床实验应用表明,这种诊断系统不仅具有算法稳健、样本拟合精度高等优点,而且其诊断效果优于BP算法.
為瞭解決冠心病診斷的BP神經網絡存在收斂速度慢、容易陷入跼部極小以及常齣現誤診斷等問題,提齣一種基于LM算法改進的神經網絡診斷繫統,包括樣本信息選取、病情信息量化、網絡學習訓練和診斷等過程.臨床實驗應用錶明,這種診斷繫統不僅具有算法穩健、樣本擬閤精度高等優點,而且其診斷效果優于BP算法.
위료해결관심병진단적BP신경망락존재수렴속도만、용역함입국부겁소이급상출현오진단등문제,제출일충기우LM산법개진적신경망락진단계통,포괄양본신식선취、병정신식양화、망락학습훈련화진단등과정.림상실험응용표명,저충진단계통불부구유산법은건、양본의합정도고등우점,이차기진단효과우우BP산법.
