科技创新导报
科技創新導報
과기창신도보
SCIENCE AND TECHNOLOGY CONSULTING HERALD
2012年
20期
246-247
,共2页
人工神经网络%系统性红斑狼疮%预测
人工神經網絡%繫統性紅斑狼瘡%預測
인공신경망락%계통성홍반랑창%예측
应用BP人工神经网络原理,设计一种系统性红斑狼疮疾病诊断的方法。选用对系统性红斑狼疮敏感的四个指标（ANA,dsDAN-ab,C3,C4）,作为BP人工神经网络的输入数据。通过对121例样本的分析,其中训练集的71例,训练正确率为95.7%;预测集的50例,预测正确率为88.0%。由此可以得出,BP人工神经网络能为系统性红斑狼疮作出较准确的诊断,能提高诊断的客观性。
應用BP人工神經網絡原理,設計一種繫統性紅斑狼瘡疾病診斷的方法。選用對繫統性紅斑狼瘡敏感的四箇指標（ANA,dsDAN-ab,C3,C4）,作為BP人工神經網絡的輸入數據。通過對121例樣本的分析,其中訓練集的71例,訓練正確率為95.7%;預測集的50例,預測正確率為88.0%。由此可以得齣,BP人工神經網絡能為繫統性紅斑狼瘡作齣較準確的診斷,能提高診斷的客觀性。
응용BP인공신경망락원리,설계일충계통성홍반랑창질병진단적방법。선용대계통성홍반랑창민감적사개지표（ANA,dsDAN-ab,C3,C4）,작위BP인공신경망락적수입수거。통과대121례양본적분석,기중훈련집적71례,훈련정학솔위95.7%;예측집적50례,예측정학솔위88.0%。유차가이득출,BP인공신경망락능위계통성홍반랑창작출교준학적진단,능제고진단적객관성。
