【摘 要】
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我们所要解决的问题是根据美国艾滋病医疗机构ACTG公布的两组数据，对已接受治疗的艾滋病患者的继续治疗效果进行预测，确定了最佳治疗的终止时间，同时考虑四种药物的价格与治疗效
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我们所要解决的问题是根据美国艾滋病医疗机构ACTG公布的两组数据，对已接受治疗的艾滋病患者的继续治疗效果进行预测，确定了最佳治疗的终止时间，同时考虑四种药物的价格与治疗效果，给出了更加经济有效的治疗方案。
1.神经网络原理预测治疗效果由于所给的数据是随机数据，而BP神经网络具有非线性、非局域性、非定常性和非凸性，为此我们采用BP神经网络对治疗效果进行预测。因为样本有限，采用插值方法增加样本数，并选用单调递增的有界非线性函数tansig型函数对神经网络进行训练，预测表明可以继续治疗，在60周左右达到最佳。
2.蚁群聚类算法评价疗法聚类分析是多元统计的一个分支，采用蚁群聚类的方法对四种疗法进行评判，该方法可以根据实际要求采用不同加权因子向量，动态确定分类数，所得到的聚类中心，是一类数据的中心点，因而具有很强的代表能力，从而达到评判目的。对较优疗法的预测我们仍采用BP神经网络进行预测，预测结果为第四类是最优疗法。
3.借助第二章和第三章所得结论，采用最优模糊聚类与模糊综合评判相结合的方法对艾滋病四种疗法的费用及治疗效果进行了综合评价，得到第三种治疗方法最优。
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