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LVQ神经网络文献资料
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基于学习向量量化网络建立糖尿病并发症预测模型
目的 建立基于人工神经网络的糖尿病并发症预测模型.方法 选择学习向量量化(Learn Vector Quantization,LVQ)人工神经网络,均衡分配临床诊断数据集进行训练和测试,建立LVQ网络框架并调整其隐含层神经元数目、线性层权重比例、学习速率和设置大循环次数.在Matlab 6.5的基础上编写程序,将神经网络的预测结果与实际结果进行比较.结果 对于5种糖尿病慢性并发症的预测符合率在64.71%～85.35%.结论 神经网络理论对数据的要求较低,容错能力强,且可以将人们对客观世界的感受和判定与定理建模技术结合起来,提高了判别的准确性,适合医学领域的数据挖掘应用,这将有利于人工神经网络技术发展也有利于医学拓展自身的模式空间.
