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应用BP神经网络模型分析冠心病相关因素及其临床意义被引量：2: 2011年; 目的:应用BP神经网络模型对冠心病相关因素影响值大小进行评估。方法:分别对265例冠心病患者和102例非冠心病患者(对照组),进行8项血液指标、3项生理检查和8项个人史的检测、调查及统计分析。对各个指标进行单因素分析,对有统计学意义的指标作为神经网络参数进行分析。对神经网络采用不同的传递函数、训练函数和隐含层节点数建立405种组合,对每种组合分别进行训练和测试,筛选出最佳组合,建立模型。并通过神经网络的平均影响值(M IV)评价各个自变量对于冠心病影响的重要性大小。结果:对有统计意义的18项指标进行BP神经网络模型分析,筛选出均方误差最小的最佳组合,其测试准确率、灵敏度、特异性均达到100%。应用人工神经网络对18项变量进行影响值大小的判断,结果表明总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇和收缩压4个变量对冠心病的影响最大。结论:BP神经网络可准确评估冠心病危险因素的影响值,对于冠心病的诊断和和早期筛查冠心病高危人群有一定意义。; 李万莎唐小芳何健胡志睿龚海鹏; 关键词：冠状动脉疾病神经网络

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唐小芳