基于血液中微量元素LM-BP神经网络模式识别冠心病患者方法

被引：6

作者：

开小明

机构：

[1] 安庆师范学院化学系安徽安庆

来源：

光谱学与光谱分析 | 2004年 / 11期

关键词：

微量元素; 冠心病患者; 人工神经网络; LM-BP算法; 模式识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

R541.4 [冠状动脉（粥样）硬化性心脏病（冠心病）];

学科分类号：

1002 ; 100201 ;

摘要：

选择微量元素Sr,Cu,Mg和Zn在血液中的含量作为判别冠心病患者的指标,建立了LevenbergMarquardtBackpropagation神经网络识别模式。网络的第一层传输函数为Tansig函数,第二层传输函数为线性的Purelin函数,输入有4个向量,隐含层有8个神经元,输出层有1个神经元。选择4个样本(测试元素含量在训练元素范围内)作为测试集,余下22个样本为训练集。给出了神经网络的权重(Weight)和偏置(Bias)值,对给定的数据能完全识别,预示着可通过血液中的微量元素,可能作为冠心病患者诊断的一种辅助手段。

引用

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共 6 条

[1] 基体改进剂和L′vov平台技术石墨炉原子吸收光谱法测定全血中铅 [J].