基于改进神经网络的糖尿病生化指标值预测

• 作者: 洪灵涛 潘乔 陈德华
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 糖尿病 神经网络 指标预测
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 54-56,59
• 页数: 4页
• 分类号: TP302
• 字数: 3215字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.05.017

摘要

糖尿病在治疗过程中,其生化检验指标的变化受患者基本特征、指标等影响.文中针对预测患者糖尿病生化指标的问题,结合神经网络等机器学习方法,构建了一个基于改进神经网络的糖尿病生化指标预测模型.该模型考虑了糖尿病生化指标和患者的基本特征对指标的影响,同时又将患者之前的检验数据样本加入到模型中.实验证明,对于糖尿病患者的指标数据,3个主要血检指标预测训练集的R2值达到0.772 1、0.551 8、0.706 3,测试集的R2值达到了0.644 7、0.584 0、0.804 6,对比实验也证明了该模型相较于常用的机器学习模型有着更好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈德华	东华大学计算机科学与技术学院	39	220	8.0	13.0
2	潘乔	东华大学计算机科学与技术学院	20	65	5.0	6.0
3	洪灵涛	东华大学计算机科学与技术学院	1	4	1.0	1.0