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基于人工神经网络的非稳态心肌病发病率的预测模型

作者:马亮亮 田富鹏非稳态bp神经网络预测发病率心肌病

摘要:目的提高非稳态心肌病发病率预测精度。方法根据心肌病发病率与其影响因素之间存在的映射关系,建立反向传播神经网络(BP神经网络)模型,用于非稳态心肌病发病率的预测。结果得到由4个输入单元、1个输出单元1、1个隐含单元组成的BP神经网络非稳态心肌病发病率预测模型,预测值最大相对误差和平均误差都低于传统预测模型,达到满意效果。结论 BP神经网络模型作为心肌病发病率早期预测的工具,具有一定的推广价值。

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