基于改进的BP神经网络的糖尿病肾病中医证候非线性建模研究-中国学术期刊网络出版总库

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基于改进的BP神经网络的糖尿病肾病中医证候非线性建模研究

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【英文篇名】	Study on non-linear modeling of TCM syndrome of DN based on developed BP neural network model
【下载频次】	★★★★★
【作者】	白云静; 孟庆刚; 申洪波; 王永炎;
【英文作者】	BAI Yun-jing1; 2; MENG Qing-gang1; SHEN Hong-bo3; WANG Yong-yan4(1 Beijing University of Chinese Medicine; Beijing 100029; 2 General Hospital of Beijing Military District; 3 The Third Hospital; Peking university; 4 China Academy of Chinese Medical Sciences);
【作者单位】	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;
【文献出处】	北京中医药大学学报 , Journal of Beijing University of Traditional Chinese Medicine, 编辑部邮箱 2008年 05期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	BP神经网络; 糖尿病肾病; 证候; 非线性建模;
【英文关键词】	BP neural network; diabetic nephropathy; syndrome; nonlinear modeling;
【摘要】	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。
【英文摘要】	Objective To set up diabetic nephropathy(DN) syndrome diagnostic model based on artificial neural network.Method Based on MATLAB7.0 environment,the BP neural network model of syndrome was set up using the improved conjugation gradient to study algorithms and the diagnosis performance of the BP neural network syndrome model was confirmed by triple and alternative examination.Result When using DN syndrome neural network model to predict DN syndrome,the average specificity of the single syndrome is 81.32%,the ...
【基金】	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)
【更新日期】	2008-07-03
【分类号】	R259
【正文快照】	证候是机体在疾病的某一时点病理状态的综合反映,病因、病机、病位、病性、病势等不同界面包含了种类繁多的表征信息,是一个开放的、多因素参与的、多层级结构的、具有整体涌现性征的复杂系统[1]。证候具有典型的非线性特征。证候的诊断过程,实质上是通过分析、归纳、综合收集?

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