| RS-LMBP神经网络在心脏病诊断中的应用研究 |
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| 引用本文： | 徐冬,陈彩霞,王翰虎. RS-LMBP神经网络在心脏病诊断中的应用研究[J]. 计算机仿真, 2011, 28(2) |
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| 作者姓名： | 徐冬 陈彩霞 王翰虎 |
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| 作者单位： | 1. 海南师范大学,海南,海口,571158
2. 贵州大学,贵州,贵阳,550025 |
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| 基金项目： | 南省自然科学基金项目，南师范大学青年教师科研资助项目 |
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| 摘 要： | 研究心脏病诊断问题.针对心脏病数据间存在大量信息冗余和噪声影响,诊断中若不能消除信息冗余,容易出现漏判和误判现象,从而导致诊断精度不高,为了提高心脏病诊断的正确率,提出了一种粗集理论(RS)和LMBP神经网络相结合的心脏病诊断组合模型(RS-LMBPNN).模型首先利用粗集理论对心脏病数据进行属性约简,消除数据之间的冗余信息,简化了神经网络结构,然后将约简后的数据导入LMBP神经网络进行训练,得到心脏病诊断模型,采用测试数据进行仿真.仿真结果表明,与传统诊断方法相比,RS-LMBP加快了网络的训练速度,诊断正确率相应得到了提高,是一种高效、准确的心脏病诊断方法,在心脏病诊断领域中有着广泛的应用前景.
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| 关 键 词： | 粗糙集理论 神经网络 心脏病 诊断 |
Research on Heart Disease Diagnosis Based on RS-LMBP Neural Network |
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| XU Dong,CHEN Cai-xia,WANG Han-hu. Research on Heart Disease Diagnosis Based on RS-LMBP Neural Network[J]. Computer Simulation, 2011, 28(2) |
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| Authors: | XU Dong CHEN Cai-xia WANG Han-hu |
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