检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:罗悦[1] 杨威龙 周紫仪 蒲坤 高园 陈菊[1] 温川飙[1] 程小恩[1] 许强[1]
出 处:《时珍国医国药》2019年第12期3048-3050,共3页Lishizhen Medicine and Materia Medica Research
基 金:国家自然科学基金青年基金(81804220,81804222);四川省科技厅重点研发项目(2019YFS0148);成都中医药大学校基金(ZRQN1790)。
摘 要:目的采用BP神经网络构建咳嗽疾病归经预测模型,通过对不同患者咳嗽的症状预测出咳嗽的病位,为疾病归经探索新方法.方法收集整理来源于四川省中医药大数据平台的咳嗽患者数据,运用BP神经网络算法,通过对174例有效样本数据进行神经网络模型的训练和测试结果当训练样本和测试样本比例为9:1时,文章建立的疾病归经神经网络模型预测准确率最高,为95.01%.结论BP神经网络技术可为疾病归经研究提供新思路,为疾病归经的科学化和客观化提供新方法.
分 类 号:R228[医药卫生—中医基础理论]
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