基于血液中微量元素含量的RBF型神经网络对冠心病患者的识别

【摘要】
本文设计了径向基函数(RBF)人工神经网络模型,根据人体血液中微量元素Sr,Cu,Mg和Zn的含量对冠心病患者进行识别.结果表明,经过训练后,神经网络模型能够完全正确地识别3个测试样本,而且识别精度高于传统的反向传播(BP)模型.这说明用径向基函数人工神经网络模型可以更准确地对冠心病患者进行诊断和识别,因此具有较重要的理论意义和应用价值.
【作者】
由伟刘亚秀
【作者单位】
华北科技学院机电工程系,北京
【会议名称】
第十五届全国分子光谱学学术会议
【会议时间】
2008-10-18
【会议地点】
泉州
【主办单位】
中国光学学会中国化学会
【语种】
chi
【关键词】
医用化学冠心病诊断血液元素光谱分析