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基于RBF神经网络的冠心病识别模型
引用本文:叶明全,伍长荣.基于RBF神经网络的冠心病识别模型[J].安徽工程科技学院学报,2005,20(1):52-55.
作者姓名:叶明全  伍长荣
作者单位:1. 皖南医学院,计算机教研室,安徽,芜湖,241001
2. 芜湖师专,计算机教学部,安徽,芜湖,241001
摘    要:RBF神经网络是前馈神经网络研究中的一个热点.对RBF神经网络的网络结构、基本原理和学习算法进行了介绍.针对BP神经网络自身的缺陷,提出以RBF神经网络为识别模型,采用最近邻聚类学习算法,建立一种冠心病模式识别诊断系统.仿真实验表明,该模型可快速完成对冠心病样本的学习与拟合,具有预测识别率高的优点,可作为该病诊断的一种有效的辅助手段.

关 键 词:模式识别  RBF神经网络  最近邻聚类算法  冠心病
文章编号:1672-2477(2005)01-0052-04
修稿时间:2004年12月20日

A coronary heart disease recognition model based on RBF neural network
YE Ming-quan,WU Chang-rong.A coronary heart disease recognition model based on RBF neural network[J].Journal of Anhui University of Technology and Science,2005,20(1):52-55.
Authors:YE Ming-quan  WU Chang-rong
Abstract:RBFNN has become one of the focuses on feedforward neural networks. This paper introduces the structure, principle and training algorithm of RBFNN. As for the defects of the BP neural networks, a nearest neighbor-clustering algorithm for RBFNN model is presented and applied to the pattern recognition and diagnosis system of coronary heart disease. Simulation experimental results show that the model has good effects on speeding up the learning and approaching process for training sample, with great accuracy. The method can be an efficient aid to diagnosis.
Keywords:pattern recognition  RBF neural network  nearest neighbor-clustering algorithm  coronary heart disease
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