【摘 要】
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为了利用电子医疗档案实现对患者疾病的智能诊断,提出了一种结合模糊C均值聚类和区间二型小脑模型关节神经网络(FCM-IT2CMAC)的两层分类算法。该算法使用了两个分类器,其中小
【基金项目】
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河北省卫生和计划生育委员会2018年河北省医学科学研究重点课题(20180447)
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为了利用电子医疗档案实现对患者疾病的智能诊断,提出了一种结合模糊C均值聚类和区间二型小脑模型关节神经网络(FCM-IT2CMAC)的两层分类算法。该算法使用了两个分类器,其中小脑模型神经网络是主分类器,模糊C均值算法是预分类器。首先,使用预分类器将样本数据分组,然后应用主分类器确定样本是否处于健康或患病状态。此外还采用梯度下降法自适应训练主分类算法的参数,并使用李雅普诺夫稳定性理论证明了算法的收敛性。最后通过实验证明该分类算法的有效性。
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