遗传算法优化BP神经网络的老年痴呆症智能诊断  

Genetic Algorithm-based Optimized BP Neural Network for Intelligent Diagnostics of Dementia Disease

作　　者：张会敏[1] 叶明全[2] 孟婷玮 陈玥珠 

机构地区：[1]皖南医学院 [2]皖南医学院计算机教研室

出　　处：《中国数字医学》2014年第7期81-84,共4页China Digital Medicine

基　　金：2013年国家级大学生创新训练项目(编号:201310368027);2013年省级大学生创新训练项目(编号:AH201310368027);安徽省高校省级自然科学研究重点项目(编号:KJ2014A266)~~

摘　　要：为了提高BP神经网络对疾病诊断的效率和预测准确率,提出一种遗传算法优化BP神经网络的老年痴呆症智能诊断模型,并以医院电子病历数据挖掘为例,对老年痴呆症诊断建立预测模型。该方法首先利用遗传算法的搜索寻优技术进行特征约简,然后将约简后的特征作为BP神经网络的输入变量,训练和构建BP神经网络模型。仿真实验在Matlab软件平台上进行,结果表明:与单BP神经网络相比,遗传算法优化BP神经网络能够降低模型训练时间、提高预测精度,是一种切实可行的老年痴呆症辅助诊断方法。In order to improve the efficiency and the prediction accuracy of BP neural network model for disease diagnosis, a genetic algorithm to optimize BP neural network method is proposed to predict mine dementia disease. This method uses the genetic algorithm to search for feature reduction and optimization techniques firstly, and then the feature reduction as input variables of BP neural network, training and building a BP neural network model. The simulation experiment is carried out on the platform of Matlab software, the results show that： compared with the single BP neural network, BP neural network optimized by genetic algorithm will reduce the training time and improve the accuracy of prediction model. It is a feasible method for the dementia disease diagnosis.

关 键 词：遗传算法 BP神经网络 老年痴呆症预测 电子病历 数据挖掘 

分 类 号：R319[医药卫生—基础医学] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]