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1、疾病诊断的问题模型分析余答稚人:+县导师:一体院泰数学与计算机秆于仆日道期059F认a国1L考寿余1胬景肾炎是一种免疫性疾病,是不同的抗原产生不同的抗体,组合成不同的免疫复合物,在肾脏的不同部位,造成的病理损伤,形成不同的肾炎类型.随着医学技术的不断壮大,对疾病研究的专业人才是越来越多,大量医学界的人士对疾病的研党有亿更前的训识;猝统计100历人巾大约有上近百人是由于肾炎而危机生命,因此找出治疗前正确的诊断方法是迫不眉睫的,诊断无论是对医学还是对诊断的病人来说都是至关重要的。口纳仰意义有利于快速的检测出结果。有利于治疗的费用减少。肋利于寺医土辉劲泰节欣“一大夫给人们诊断是否惠病时,一般都是要获
2、得人体的各种元素的含量,附件一是对60个人的诊断结果,前30个诊断为悲者,后30个诊断为健康者,附件二测得的各元素的含量,并未诊断.根据数据建立模型,能判别诊断的结果,检查真确性及可行性;。对附件子的46组数据判别;通过数据找出悦病的主要指标;。通过主要指标诊断附件二的数据;“经过分析找出最好的模型。论文的结构和主要内容余第一部分问题假设余第二部分健康系数模型余第三部分距离判别模型仁第四部刘神经阁绕模塑余第五部分主元素的选取国12余问题假设在诊断所建立之前要所说明的情况:。论文里所提供的数据都是无疑义的;。除了在数据中的所需要的指标外,没有其他的元素对之影响;。外部因素对患病的影响不计;。在这
3、只有惠胡炎的积健康的其他酒病社影响;。在这患病的各元素的含量不受其他病的影响;在这测得数据的准确度很高,误差可以不计.国12体1健康系数模型样本到健康样本总体平均距离的10foo为该样本的健康系数,即第个样本的健康系数为:=-丿量仇0000睇史示意图Fy国12|樘班体2距离为设和为两总体,对于给定的样本,即7种元素的含量记作样本点,k计算个dCX,G),i=12“欧氏距离,找出两者中小的一个,则判定X捶本来自G口=12,广友G当az(x,c)J=a“(CcC,u)友Go,当32CK,CJs4zCK1G,)特别,d2(X,G三dz(X,G)当时,则判的归属是无效的其中肌Xu)=V之u)_y汀“M2,F,40示意图-骆医“仁3神经网漆型BP算法叫误差反向向后神经网络算法,主要是通过输出后的误差对输出层的直接前导层的误差进行估计,继续用此法来估计更前层的误差,如此一层一层的估计下去,就得到了其他各层的误差估计,这样形成了正向输入的方向与输出层估计得到误差有相反的方向,逐级向网络的轿入层菀沛的过程楠人借古铐技权示意图EzC2求和激活函数输出井厂79YKc巳驿8阆值或借罡
