面向心血管疾病的自适应模块化神经网络预测模型

王振飞; 陈金磊; 郑志蕴; 刘冰

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面向心血管疾病的自适应模块化神经网络预测模型

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随着计算机科学技术的发展,将计算机技术应用在医疗方面进行疾病预测已经成为当前研究的热点.针对单一全互连前馈神经网络难以应对心血管疾病预测时的多维数据,并且参数和结构设计需要人工实验确定,泛化收敛的能力差等问题,本文提出一种自适应模块化神经网络结构模型（AMNN）.首先,对训练数据集采用概率密度峰值聚类算法确定训练数据集的聚类中心,以此确定每个模块的训练样本集,然后每个模块采用训练BP神经网络算法,该算法可以利用分配来的训练样本数据自适应构建模块结构.实验结果表明,该模型相对标准的随机森林算法和传统单一全互连前馈神经预测心血管疾病准确率高,收敛速率快.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2019年第1期|232-235|共4页
作者
王振飞; 陈金磊; 郑志蕴; 刘冰;
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作者单位

郑州大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;心脏、血管（循环系）疾病;
关键词
模块化神经网络; 自适应; 心血管疾病（CVD）; 聚类算法;

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