基于RBF神经网络的冠心病识别模型

• 作者: 伍长荣 叶明全
• 来源期刊: 安徽工程科技学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 RBF神经网络 最近邻聚类算法 冠心病
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 页码范围: 52-55
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3784字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-0977.2005.01.015

摘要

RBF神经网络是前馈神经网络研究中的一个热点.对RBF神经网络的网络结构、基本原理和学习算法进行了介绍.针对BP神经网络自身的缺陷,提出以RBF神经网络为识别模型,采用最近邻聚类学习算法,建立一种冠心病模式识别诊断系统.仿真实验表明,该模型可快速完成对冠心病样本的学习与拟合,具有预测识别率高的优点,可作为该病诊断的一种有效的辅助手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶明全	皖南医学院计算机教研室	86	416	11.0	17.0