【摘 要】
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本文在分析现有肝病预测方法的基础上,针对现有预测方法的局限性,提出基于主成分分析和神经网络的预测模型。为了降低预测时的复杂度首先利用主成分分析法对诊断目标进行降维
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本文在分析现有肝病预测方法的基础上,针对现有预测方法的局限性,提出基于主成分分析和神经网络的预测模型。为了降低预测时的复杂度首先利用主成分分析法对诊断目标进行降维,然后在降维的基础上分别利用BP神经网络和RBF神经网络建立预测模型。本文的主要研究工作如下：本文首先利用主成分分析法,在保留大量原始信息的前提下将十三项指标转化为七个综合指,避免了由于网络模型过于复杂而影响预测效果。然后针对BP网络在预测时出现的问题,分别提出了有效的解决办法。首先对初值进行归一化处理,在隐层节点的选取上,根据常用选取公式,利用试凑法,选择最佳隐结点数。针对收敛速度缓慢的问题,以L-M算法代替梯度下降法训练神经网络。又在BP神经网络实验的基础上对预测精度进行提高,采用局部逼近的RBF神经网络进一步提高预测效果的准确性。同时得到如下结论：(1)基于主成分分析得神经网络预测精度会大大提高。(2)BP神经网络预测效果吻合度相对于RBF神经网络要好.
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