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运用多元统计和概率神经网络的方法，结合实际研究项目，提出医疗保险中的核保风险分析模型．它是利用已知信息对投保人的患病风险以及属于何种风险类别进行分析和判别．其做法是首先对数据库用Kendall（tau-b）进行相关性检验，剔除导致疾病发牛的相关性较小的因素，然后选取17000条数据作为训练集，应用概率神经网络进行训练．训练完成后，选取另外1000条数据作为测试集，检验预测结果．这种模型用MATLAB软件实现，具有呵操作性，并可推广到相应的保险和余融等领域的风险分析问题中去。