T-S模糊神经网络在冠心病智能诊断中的应用

被引：4

作者：

刘铭 ^{[1
]}

聂磊 ^{[1
]}

周芷茜 ^{[2
]}

机构：

[1] 长春工业大学数学与统计学院

[2] 密苏里大学电气工程与计算机科学学院

来源：

科技导报 | 2018年 / 36卷 / 17期

关键词：

冠心病; 模糊系统; BP神经网络; T-S模糊神经网络;

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）]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

100201 [内科学]; 140502 [人工智能];

摘要：

冠心病是一种最为常见的心血管疾病,近年来在中国的发病率与死亡率逐年升高,准确诊断和及时治疗是有效降低冠心病死亡率的主要措施。通过引入模糊系统的理论,在传统BP神经网络结构中加入了模糊层与模糊规则计算层,建立了T-S模糊神经网络模型。使用该模型对采集于克利夫兰诊所的297组数据进行分析预测,与传统BP神经网络预测结果对比显示,T-S模糊神经网络模型的平均准确率为82.93%,而传统BP神经网络的平均准确率为75.56%,表明T-S模糊神经网络模型在冠心病的智能诊断中具有较高的预测准确率。

引用

页码：91 / 96

页数：6

共 11 条

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