基于径向基函数神经网络的口岸鼠密度动态预测

目的建立口岸鼠密度变化的动态模拟径向基函数神经网络模型,分析预测效果。方法监测鼠密度,分析鼠密度与气象因子相关性,运用多元回归方程分析气象因子对鼠密度的影响,建立鼠密度变化的动态模拟径向基函数神经网络模型,分析模型的准确性。结果建立的模型的训练准确率为91.34%,检验准确率为91.17%,测试准确率为89.03%,平均准确率为90.51%。模型认为自变量的重要性排序依次为月均最低气温、月均相对湿度、日照、降水量。结论径向基函数神经网络技术能够较好地应用到鼠密度动态预测工作中,为口岸鼠类防控提供了科学依据。     

径向基函数神经网络在传染病发病率预测中的应用

传染病发病率的有效预测在传染病防治工作中意义重大,其预测理论和方法的研究一直是一个热点.现实中影响传染病发病的因素众多、相互关系复杂,各因素的作用机制通常不能或无法用精确的数学语言来准确描述.本文采用基于时间序列的径向基函数(RBF)神经网络模型对传染病发病率进行预测,以实现传染病发病序列的非线性逼近.在实例分析中,以某市1991-2002年乙型肝炎(乙肝)月发病率数据建模,经过网络的不断学习和训练,得到合适的预测模型后对2003年1-6月的月发病率进行预测.通过与2003年1-6月的实际发病率进行比较分析以验证建模的可靠性,并与传统的时间序列模型预测结果进行比较,结果表明应用RBF神经网络模型对乙肝发病率的短期预测精度更高、效果更好.     

基于支持向量机的婴儿死亡率预测模型

目的将通常的回归分析方法应用于婴儿死亡率预测,结果往往不尽人意.因此,本文采用支持向量机回归算法建立预测模型对婴儿死亡率进行预测.方法采用支持向量机回归算法建立回归模型,并对全国22个省的32个县的婴儿死亡率进行预测.并用径向基函数神经网络建立回归模型对同一数据进行预测.结果预测值与实际值误差较小.该模型具有较高的预测精度.并且,支持向量机预测精度高于径向基函数神经网络.结论利用SVM回归算法建立预测模型是一个新颖而有发展前途的方法.     

基于径向基函数神经网络的脑损伤电阻抗成像仿真研究

目的：基于径向基函数(RBF)神经网络对不同脑损伤场景目标进行电阻抗断层扫描(EIT)图像重建,评价不同状态下损伤预测准确率,为后期成像方法优化奠定基础。方法：基于COMSOL仿真建模软件建立多层圆域仿真模型,利用外部插件编程实现模型循环激励和RBF神经网络的生成,分别对单一脑出血和脑缺血、多发脑出血和脑缺血4种脑损伤状态进行EIT图像重建,利用图像相关系数和神经网络均方误差评估RBF神经网络的损伤预测能力。结果：在4种不同脑损伤状态下,RBF神经网络能够预测出不同位置及大小的出血和缺血目标,且4种状态的脑损伤图像相关系数(r值)分别为0.985、0.989、0.965和0.965,均方误差分别为0.0015、0.00002、0.0035和0.00004,证明其预测准确率较高。结论：RBF神经网络可以应用于复杂模型和多个脑损伤状态的EIT图像重建,可为后期图像重构算法优化提供一定算法基础。     

基于径向基函数神经网络的膝关节磁共振T2 map数据分类

目的：设计一种膝关节骨性关节炎（OA）磁共振T2 map数据分类器,用于OA疾病分类。方法：通过磁共振成像（MRI）T2 mapping技术,采集46例膝关节MRI图像共计1380个数据,按膝关节软骨全器官磁共振成像评分（WORMS）分区方法提取10个亚区的T2值数据,以T2值数据为特征量进行数据挖掘,建立径向基函数（RBF）神经网络分类器,结合临床诊断结果实行对采集样本数据分类识别。结果：RBF分类器对于膝关节T2 map数据最终识别准确率为75%,体现了良好的OA数据分类效果。结论：基于直接确定法的RBF神经网络构造的膝关节OA分类器无需任何迭代,通过简单步骤就得到最优权值、合适的中心以及方差,适合作为OA的疾病分类器。     

基于径向基神经网络的宫颈癌肿瘤标志物的诊断系统

目的建立基于径向基神经网络的宫颈癌肿瘤标志物的诊断系统。方法采集体检中心及妇科门诊、病房病例资料。统计血清肿瘤标志物水平,建立径向基神经网络的诊断系统。结果五种血清肿瘤标志物各组间有极显著差异,p<0.01;神经网络的的判别的准确率为100%。结论基于径向基神经网络的血清肿瘤标志物的诊断系统方法可行,性能良好。     

苏联的婴儿死亡率

苏联的婴儿死亡率多高?过去12年间一直找不到答案。苏联官方为何不公布这一关键性社会指标呢?分析一下最近的资料不难解其中之谜。因为这些数据显出动态趋势失常:婴儿死亡率1971年为22.9‰,1974年却上升到27.9‰。这样苏联中央统计局中断定期公布婴儿死亡报告,引起的推测只能是:那些未发表的数据显示情况更为不妙,进而反映出苏联政府承担直接责任的社会、经济和环境状况低劣。1976年的可靠数字终于出现在一个发行量不大的专家出版物上,它证实苏联的婴儿死亡率确实猛增到30.8‰。Davis 和Fes-     

基于元素摄入量的乳腺癌死亡率集成预测模型

目的:构建乳腺癌死亡率预测模型。方法:基于硒、铜、锌、镉、铬、锰和砷7种元素日常摄入量和自适应增强算偏最小二乘法,建立预测乳腺癌死亡率的集成模型,并对其性能进行评价。结果:集成模型的预测精度明显优于单个偏最小二乘模型。结论:自适应增强策略在该类任务中是一个有力工具。     

降低婴儿死亡率关键措施的研究

对徐州市１９９３～１９９５年间５１３６例婴儿的死亡原因、死亡地点进行回顾性分析研究。１对象与方法１．１对象。凡属徐州市所辖范围内１９９３年１月１日至１９９５年１２月３１日出生的活产儿及这期间１岁以内死亡的婴儿均为本文资料研究的对象。１．２方法。死亡的...     

期望寿命与婴儿死亡率的预测

[目的]预测中国婴儿死亡率与期望寿命。[方法]以人均国民收入(购买力平价)为自变量,同期各国婴儿死亡率为应变量,作曲线拟合,寻找最优预测模型;以婴儿死亡率为自变量,同期各国期望寿命为应变量,作线性回归。[结果]建立乘幂函数模型预测婴儿死亡率,决定系数为0.858,模型拟合效果较好。2007年中国婴儿死亡率预测值为20.86‰,实际报告值为19.00‰;建立线性回归模型预测期望寿命,调整决定系数为0.926,模型拟合效果较好。2007中国人口期望寿命预测值为72.36岁,报告值为74岁。预测2020年中国人口婴儿死亡率为8.46‰,期望寿命为75.25岁。[结论]2007年中国人均国民收入偏低,但是在降低婴儿死亡率和提高期望寿命方面优于同等经济实力国家的平均水平。择选与预测指标关系最为紧密的变量,保证足够大的样本含量,通过传统回归方法同样可以较好预测出婴儿死亡率和期望寿命。     

人工神经网络建立食管癌发病预测模型的比较研究

[目的]通过人工神经网络建立食管癌预测模型,为大规模筛检食管癌奠定基础。[方法]对2007～2008年徐州地区食管癌患者进行病例对照研究,应用修剪算法BP神经网络、C5.0决策树、传统Logistic回归3种办法建立预测模型,并比较3种模型的预测精度。[结果]分别选择单隐层的修剪算法BP神经网络模型、修剪纯度为75%的C5.0决策树模型和Logistic回归模型建立预测模型,预测精度分别为97.82%、96.73%、94.82%,差异有统计学意义。ROC曲线下面积比较修剪算法BP神经网络模型优于C5.0决策树和Logistic回归,各曲线下面积比较差异有统计学意义(χ2=7.4405,P=0.0242)。[结论]应用修剪算法BP神经网络建立好的预测模型相比用C5.0决策树和Logistic回归建立的模型用于食管癌的初筛效果较好。     

BP神经网络的科研基金效果影响因素

目的：探讨BP神经网络在科研基金效果影响因素分析中的应用价值。方法：拟合输入与输出之间含有一个隐层的BP神经网络，利用各层输入与输出间的相关程度与网络权值确定各因素影响力大小。结果：经费、非课题经费购置的仪器支撑，参加人员数是影响基金效果的主要因素。结论：对于非线性系统，BP神经网络是进行影响力分析可行的方法。     

人工神经网络在医疗风险预测中的应用研究

目的建立基于人工神经网络的医疗风险预测模型,为有效预防医疗风险提供参考。方法运用SPSS 21.0统计软件,以入院方式、住院天数等变量为输入神经元,以医疗纠纷分组为输出神经元,用RBF（径向基函数）建立神经网络模型,预测医疗风险的发生,评估各因素对医疗风险的作用。结果训练样本和测试样本的预测准确率分别为83.7%和84.2%,医疗风险影响因素重要性排序前6位分别是住院费用（100.0%）、住院天数（78.2%）、四周内手术次数（61.4%）、感染（60.5%）、伤口愈合不良（54.0%）和手术并发症（47.8%）等。结论运用RBF（径向基函数）神经网络对医疗风险进行预测,不受样本分布特点及数据类型的影响,适用性较好。     

弹性BP神经网络在结核病发病率预报中的应用

[目的]探讨弹性BP神经网络在时间序列资料分析中的应用,建立结核病发病率的预测模型。[方法]利用重庆市结核病防治所于1993～2003年登记的结核病发病率时间序列资料,以双曲正切S型函数为传输函数、隐层节点为6的三层BP神经网络,建立了2种结核病发病率的非线性时间序列预测模型。[结果]建立的ANN2预测模型简单易行,预测值平均相对误差为0.06999,预测精度高。[结论]BP人工神经网络可以用于结核病发病率或死亡率的预测。     

溧水县肾综合征出血热流行强度的模型预测

本文用简单的指数曲线方程式模型Ｙ＝ｅｂｘ＋ａ拟合溧水县１９８３～１９９３年肾综合征出血热（ＨＦＲＳ）疫情资料，得ＨＦＲＳ疫情的预测模型为ｙ＝ｅ－０．２１４３８２７ｘ＋３．１１７２１４０。预测１９９４年ＨＦＲＳ理论发病率ｙ＝２．１４／１０万，预测误差考察Ｒ２为１．０１。１９８３～１９９３年ＨＦＲＳ估计理论发病率与实际发病率结果比较，均呈不断的下降趋势，理论值与实际值基本相符。     

时序预测方法应用探讨—成都市东城区传染病死亡率预测

本文对成都市东城区1974～1989年传染病死因资料,采用曲线拟合、指数平滑法和B—J模型三类时间序列预测方法对历年传染病总死亡率和位居传染病死因首位的肺结核死亡率进行了拟合,建立了最优预测模型,并进行了预测,为今后防疫工作的决策提供一种有效的预测方法。     

脑血管病死亡率年龄分布指数模型拟合研究

目的：探讨济宁市疾病监测点1996、1997年脑血管病死亡率年龄分布特征。方法：应用指数模型y=ae^bx进行拟合研究。结果：描绘出脑血管病死亡率年龄分布的轨迹，阐明脑血管病死亡率随年龄变化而变化的规律，发现脑血管死亡率年龄分布曲线比期望值年龄分布曲线向左移；1997年比1996年的年龄分布高峰向左移。同时，得出脑血管病死亡率增长的速度为增长倍数的常数结果。结论：指数曲线y=ae^bx能较好地表达这种规律性，拟合度检测结果、曲线总趋势比较一致。     

婴儿腹泻期膳食一营养止泻奶的研究

本文研制了婴儿营养止泻奶。该奶以低乳糖混合食物为特点，主要由牛奶粉、炒米粉、大豆粉及炒陈皮粉等配制而成，含有各种必须氨基酸及多种维生素及微量元素。该止泻奶用于治疗急、慢性婴儿腹泻３１例，并以普通婴儿饭及母乳作对照。结果显示，观察组在末梢血淋巴细胞总数、血清总蛋白、氦平衡及蛋白质表现消化率等指标的增进明显优于对照组，ｔ＝４．６９～１．９５，Ｐ＜０．０５～０．０１。表明本品能较好的被腹泻婴幼儿消化吸收，具有蛋白质营养价值较高，能有效的治疗和预防婴儿腹泻所致之营养不良，提高患儿免疫机能的功效，本品符合我国饮食习惯，易为患儿接受，配制方便，价廉，适于推广应用。     

三种镇痛药辅助异丙酚静脉全麻用于人工流产术的效果比较

目的　观察比较泰勒宁、芬太尼或氯诺昔康辅助异丙酚静脉全麻用于人工流产术的麻醉效果。方法　选择自愿接受全麻下人工流产孕妇 4 0 0例 ,随机分为对照组 (C)、芬太尼组 (F)、泰勒宁组 (T)和氯诺昔康组 (L)四组 ,每组 10 0例。C组不给任何辅助性镇痛药、T组术前 1h口服泰勒宁 1片、L组先静注 0 14mg/kg的氯诺昔康、F组将 1μg/kg的芬大尼加入异丙酚中。各组均按 2 2mg/kg的异丙酚剂量于 6 0s内静脉注射完毕 ,待睫毛反射消失后即行人流操作。观察SBP、DBP、HR、R及SpO2 ;术毕记录不适反应。结果　四组受术者在异丙酚麻醉后 2min ,SBP、DBP、R、SpO2 与麻醉前比较 ,有显著性差异 ,HR则无明显变化 ;术毕诉注射部位疼痛和下腹痛 (宫缩痛 )者 ,T、F、L组与C组比较有显著性差异 ,但其VAS评分均为 3～ 6 ,属轻、中度疼痛。结论　泰勒宁、氯诺昔康、芬太尼辅肋异丙酚静脉全麻用于人工流产镇痛时具有镇痛效果确切、术中呼吸循环功能基本稳定、术毕宫缩痛发生率低、清醒程度高、并发症少等优点。