LVQ人工神经网络在伤寒、副伤寒发生强度判别与预测中的应用

• 作者: 关鹏 周宝森 施海龙 曲波 黄德生
• 来源期刊: 中国医科大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: 学习矢量量化 人工神经网络 判别分析
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 公共卫生学
• 页码范围: 146-148
• 页数: 3页
• 分类号: R563.1|R66
• 字数: 2334字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-4646.2005.02.022

摘要

目的:探讨学习矢量量化(LVQ)人工神经网络在伤寒、副伤寒发生强度判别与预测中的应用.方法:以前一年的平均气压、平均气温、平均降水量和平均蒸发量4个气象指标的标准化后的变量及伤寒、副伤寒发病率平方根反正弦变换值为研究自变量,将1979-2000年辽宁省某市伤寒、副伤寒发病率按大小分为高、中、低3种情况进行判别与预测研究.利用软件MATLAB 6.5的人工神经网络工具箱分别进行LVQ人工神经网络的构建、训练与模拟,分别考察LVQ人工神经网络在模型拟合及前瞻性和回顾性预测方面的能力,并且与传统Bayes判别分析进行比较.结果:LVQ人工神经网络能够从另一个角度对数据进行分类判别与预测,利用1980-1995年数据拟合准确率为100%,预测1996-2000年发病强度准确度为3/5;利用1982-2000年数据拟合准确率为100%,预测1 980-1981年发病强度准确度为1/2,均略高于传统Bayes判别分析.随机选择1 6年数据的拟合准确率为93.8%,预测另外5年发病强度准确度为4/5,与传统Bayes判别分析相当.结论:LVQ人工神经网络能够与传统Bayes判别分析相媲美,在发病率预测方面具有广阔应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄德生	中国医科大学基础医学院数学教研室	65	452	13.0	18.0
2	关鹏	公共卫生学院流行病学教研室	2	18	2.0	2.0
3	周宝森	公共卫生学院流行病学教研室	2	18	2.0	2.0
4	施海龙	公共卫生学院流行病学教研室	1	9	1.0	1.0
5	曲波	公共卫生学院流行病学教研室	1	9	1.0	1.0