BP人工神经网络应用于探讨2型糖尿病/糖耐量低减的发病危险因素

钱玲; 施侣元; 程茂金

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BP人工神经网络应用于探讨2型糖尿病/糖耐量低减的发病危险因素

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目的探讨 BP人工神经网络 (BPANN)在 2型糖尿病 (2型 DM) /糖耐量低减 (IGT)的发病危险因素研究中的应用特点。方法采用 BPANN和多因素非条件 L ogistic回归方法对某矿区 2型 DM现况调查资料及在某综合性医院收集的病例 -对照资料进行分析比较。结果针对 2型 DM和 IGT,BPANN网络结构分别为 32→ 12→ 1,2 0→ 6→ 1。比较网络输出的平均影响值 (MIV)与 L ogistic回归分析结果 ,发现两者均选出母亲 DM史、腰臀比 (WHR)、同胞 DM史、离退休者、高梁等为影响 2型 DM发病的主要因子 ;标准体重百分数 (SWP)、子女 DM史、职业体力活动、年龄和脉率是影响IGT发病的主要因子。结论 BPANN同样能够用于 2型 DM/ IGT的发病危险因素研究 ;BPANN分析不要求资料的分布类型以及变量的独立性 ,能较好地处理数据协变量间的共线性问题 ,在病因研究中具有 L

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来源
《中国慢性病预防与控制》 |2003年第4期|147-150|共4页
作者
钱玲; 施侣元; 程茂金;
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作者单位

中国疾病预防控制中心健康教育所;

华中科技大学同济医学院公共卫生学院;

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正文语种 chi
中图分类 R587.102;
关键词
BP人工神经网络; 2型糖尿病; 糖耐量低减; 危险因素;

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