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目的：考察基于BP神经网络的中毒诊断模型的诊断效果。方法：首先运用粗糙集算法对41例已确诊的中毒病例进行属性约简，然后将其分成训练集和预示集，通过对训练集的学习建立中毒诊断模型，对预示集进行中毒诊断。结果：预示集病例的诊断正确率为87．5％。结论：该模型设计合理，可以辅助医生通过中毒者体征对中毒进行初步诊断。