基于粗糙集和BP神经网络的心脏病病症诊断方法

• 作者: 史爱松 张秉森
• 来源期刊: 青岛大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 心脏病 粗糙集 神经网络 计算机辅助诊断
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与神经网络技术
• 页码范围: 59-62
• 页数: 4页
• 分类号: TP183|TP391.5
• 字数: 1701字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1037.2005.03.016

摘要

提出了把粗糙集和BP神经网络结合应用于心脏病病症诊断的方法,用经Konhonen网络量化后的心脏病病人病症数据及诊断结果建立决策表,使用粗糙集理论进行属性约简,约简后的病症数据作为BP神经网络的输入,诊断结果作为BP神经网络的输出.通过实际病例的诊断表明,利用粗糙集和BP神经网络相结合的方法,可有效提高心脏病症诊断的精度和速度,同时也减少了检查项目,降低了诊断成本.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张秉森	青岛大学信息工程学院	31	239	10.0	12.0
2	史爱松	青岛大学信息工程学院	3	32	3.0	3.0