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目的:探讨基于临床路径的病例组合方法和人工神经网络在病例组合中的应用。方法:利用某综合性医院的一个临床路径流程下的5 2 3份出院病例资料,采用K -MODES聚类方法进行组合,用神经网络对预测病例的病例组合进行判断。结果5 2 3份病例聚为4组,各组间费用95 %可信区间互不重合;神经网络的训练误差为0 .0 0 2 9,病例组合预测和判断符合率为98.91%。结论:以临床路径下产生的病例为单元样本进行病例组合,结果更科学、客观。神经网络用于病例组合判断,不用确定单个节点变量的分割值,更符合病例组合由多变量共同作用的实情。 相似文献
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在4个不同坡度耕地,研究了控释复合肥对冬小麦生理特性,产量及品质的影响?结果表明, 与普通复合肥处理相比,相同施肥量的控释肥能提高小麦生长后期叶片叶绿素含量,净光合速率(Pn),蒸腾速率(Tr),改善了小麦叶片的硝酸还原酶活性(NRA),显著提高了小麦穗粒数,千粒质量和产量? 此外,随着坡度的增大,两种肥料处理下小麦叶片叶绿素含量,净光合速率(Pn),蒸腾速率(Tr),硝酸还原酶活性(NRA),生物学性状和产量,品质均有不同程度的降低,但控释肥处理降低幅度较小? 相似文献
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当用于预测的指标和被预测指标间是一种复杂的多元非线性关系时,可运用人工神经网络的方法进行预测,本文探讨了人工神经网络理论在医学统计预测领域中的应用方法。 相似文献