基于径向基函数神经网络的高血压分类诊断系统的建立

• 作者: 余丽丽 张莎 朱雷 李仲谨 邱辉
• 来源期刊: 广东微量元素科学
• 学科: 医学
• 关键词: 径向基函数神经网络 高血压 微量元素
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 14-19
• 页数: 6页
• 分类号: R544.1
• 字数: 2634字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-446X.2008.12.003

摘要

为研究头发中Ca,Mg,Al,Cu,Zn 5种微量元素以及w(Zn)/w(Cu)与高血压的相关性,利用径向基神经网络(RBF-NN)的函数逼近、模式识别和分类能力强以及学习速度快等特点,对微量元素与高血压的相关性进行了研究;基于Matlab平台,对原始数据进行标准化预处理,45个作训练样本、8个作检测样本及其2个目标输出,建立了高血压分类的辅助诊断模型;同时与主成分分析法进行对照实验.结果表明,获得了最佳网络参数sc=0.1,me=43,分类准确率达到96.226%,径向基神经网络在判别分类上优于主成分分析法.可见RBF-NN在揭示头发微量元素与高血压的相关性上是可行的,为临床高血压分类诊断提供了一种新的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李仲谨	陕西科技大学化学与化工学院	224	2279	23.0	34.0
2	余丽丽	陕西科技大学化学与化工学院	30	339	10.0	17.0
3	朱雷	陕西科技大学化学与化工学院	34	390	11.0	18.0
4	张莎	陕西科技大学化学与化工学院	15	100	6.0	9.0
5	邱辉	陕西科技大学化学与化工学院	9	52	5.0	7.0