基于BP神经网络模型的疾病确诊方法研究

• 作者: 席金菊 王京仁 王细萍 谭文学
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 训练 疾病诊断 可信度规则 诊断域
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 1070-1073
• 分类号: TP183
• 字数: 4136字
• 语种: 中文

摘要

分析了BP神经网络由训练到求解的人工智能过程与自然人专家由学习专业知识到诊疗疾病的生理智能过程的近似性和差异性,提出了基于BP网络的CF向量疾病确诊模型,设计了症状描述规范化方法及诊断域CF知识规则向训练数值样本迁移方法,构造了BP神经网络模型确诊算法.模型和人类专家对比性实验数据表明,该方法诊断正确率达到90%,具备较好的综合诊断性能,对于开发实用性AI辅助诊疗系统有着建设性意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王京仁	湖南文理学院生命科学学院	112	438	11.0	16.0
2	谭文学	湖南文理学院计算机科学与技术学院	17	111	4.0	10.0
3	王细萍	湖南文理学院经济管理学院	8	35	4.0	5.0
4	席金菊	湖南文理学院计算机科学与技术学院	20	44	4.0	4.0