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文檔簡介
1、本研究采用反向傳播(BP)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法取代傳統(tǒng)的回歸分析方法來預(yù)測胎兒體重。首先,對從四川大學(xué)華西附屬第二醫(yī)院采集到的109例樣本數(shù)據(jù),從線性與非線性、單參數(shù)與多參數(shù)等方面,多角度對所采集到的數(shù)據(jù)進行了相關(guān)性研究和回歸分析,并最終得到四個非線性回歸方程,獲得了較好的預(yù)測準(zhǔn)確率(符合率),最高達到了75%。這四個方程模型較好地描述了胎兒發(fā)育的全過程,所選參數(shù)覆蓋了胎兒的頭部、四肢、腹部、皮下脂肪的堆積和肝糖元的存儲等生理變化情況。然后
2、采用基于反向傳播算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP網(wǎng)絡(luò))方法,通過三種處理方式來驗證BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果,均獲得了較為理想的預(yù)測結(jié)果,無論何種方式都達到了80%以上的符合率,最高達到95%。在分組訓(xùn)練驗證中,訓(xùn)練組預(yù)測符合率達89.77%,平均絕對誤差104.22克,平均相對誤差3.24%;驗證組預(yù)測符合率達76.19%,平均絕對誤差190.84克,平均相對誤差5.60%。表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測胎兒體重方法十分有效,準(zhǔn)確性高于回歸方程。在預(yù)測參數(shù)選擇上,通
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