模糊神经网络在消化道系统疾病诊断中的应用
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摘要： 目的 运用模糊神经网络( FNN) 模型，对四种消化道系统疾病进行辅助诊断。方法 从100例消化道系统疾病的病例中随机抽取70例作为训练集，15例作为验证集，15例作为测试集，通过对网络进行训练，用训练好的网络对验证集和测试集进行仿真诊断试验。结果 FNN 诊断消化道系统疾病的准确率达到95.2%以上。结论 FNN 模型可以用来在临床上作辅助诊断。
关键词：模糊神经网络，训练函数，学习函数，性能函数
中图分类号： TP391 文献标识码： A
模糊神经网络( fuzzy neural network，FNN) 是模糊逻辑推理与BP神经网络的结合，利用误差信号反向传播、调节权重，具有良好的自适应性、自组织性和很强的自学习能力，是数据分类和模式识别的有力工具，目前，模糊神经网络在临床疾病诊断中的应用日益广泛[1-4] 。消化道系统中的急性胰腺炎、胆囊炎(胆石症)、急性胃肠炎等疾病之间，由于有很多相似的症状体征，从而极容易引起误诊，为了能对这些疾病进行准确的辅助诊断，本文将消化道系统中急性胰腺炎、胆囊炎(胆石症)、急性胃肠炎等疾病的诊断技术引入模糊神经网络，借助模糊神经网络的模式识别来进行诊断。
1 资料与方法
1.1 一般资料 收集了2011年1月～2012年10月南昌大学第四附属医院的100例消化道系统疾病患者的各种检测结果 ......
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