【摘 要】
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目的建立基于人工神经网络的糖尿病肾病(DN)证候诊断模型。方法基于MATLAB 7.0环境,采用改进的共轭梯度(trainscg)学习算法,建立DN证候三层前向BP网络模型,并用3倍交叉法验证
【机 构】
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北京中医药大学; 北京大学第三医院; 中国中医科学院 北京100700北京军区总医院; 北京100700;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.90409005);教育部博士点基金项目(No.20050026011);国家科技支撑计划项目(No.2006BA108B05)
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目的建立基于人工神经网络的糖尿病肾病(DN)证候诊断模型。方法基于MATLAB 7.0环境,采用改进的共轭梯度(trainscg)学习算法,建立DN证候三层前向BP网络模型,并用3倍交叉法验证该模型的诊断价值。结果DN证候神经网络模型预测DN证候的平均单证特异性为81.32%,平均单证准确率为96.25%,平均诊断准确率为92.21%。结论DN证候BP神经网络模型具有很好的诊断、预测能力,人工神经网络技术是中医证候非线性建模的可行性方法。
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