| 基于BP神经网络和遗传算法的肺结核发病率预测模型研究 |
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| 引用本文： | 莫珍丽,刘常春,易静.基于BP神经网络和遗传算法的肺结核发病率预测模型研究[J].信息通信,2015(2):60-61. |
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| 作者姓名： | 莫珍丽 刘常春 易静 |
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| 作者单位： | 1. 重庆医科大学公共卫生与管理学院医学与社会研究中心健康领域社会风险预测治理协同创新中心,重庆,400016
2. 深圳市旭东数字医学影像技术有限公司,广东深圳,518048 |
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| 摘 要： | 对肺结核发病率进行逼近准确的预测,有助于卫生行政等政府部门在肺结核防控规划中提出适宜的目标。文章利用遗传算法对BP神经网络进行优化,建立基于BP神经网络和遗传算法的肺结核发病率预测模型,用来预测肺结核发病率。实验结果表明,模型具有良好的自我学习和预测的能力,以及全局寻优和快速收敛等特性,可以对肺结核发病率进行逼近准确的预测。
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| 关 键 词： | BP神经网络 遗传算法 肺结核 发病率预测 |
Prediction Model of Pulmonary Tuberculosis Incidence Based on GA-BP Neural Network |
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| Mo Zhenli,Liu Changchun,Yi Jing.Prediction Model of Pulmonary Tuberculosis Incidence Based on GA-BP Neural Network[J].Information & Communications,2015(2):60-61. |
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| Authors: | Mo Zhenli Liu Changchun Yi Jing |
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| Institution: | Mo Zhenli;Liu Changchun;Yi Jing;The Innovation Center for Social Risk Governance in Health, College of Public Health & Management, Chongqing Medical University;Shenzhen Yorktal Digital Medical Imaging Technology Co., Ltd.; |
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