【正文】 211 3836 428 351。191 5361 392 137 688。... 169 308 1068 289。162 1521 166 133。175 807 123 126。117 988 136 572。172 551 318。 x=[166 700 112 179 513。醫(yī)療條件相對較差的醫(yī)院，可以采用操作簡便的模型，醫(yī)療條件相對較好的醫(yī)院因采用準確率較高的模型。計算結果如表 4，表 5所示。且向量 il 為第 i大 的特征值所對應的特征向量。在力求數(shù)據(jù)信息丟失最少的原則下，對 高維的變量空間降維，從而減少其維數(shù)，找到主成分的方法，即研究指標體系的少數(shù)幾個線性組合，且其構成的綜合指標應盡可能保留原來指標的信息。 依據(jù)求出的判定函數(shù)表達式和判定臨界值就得到了一種簡單的判定方法，即：根據(jù)每個就診人員中各元素值，計算出判定函數(shù)的值，然后將計算出的判定函數(shù)的值與判定臨界值進行比較，如果判定函數(shù)的值大于等于判定臨界值，則判定其為患病，否則判定其為健康。%將 0 1 變量變?yōu)榉诸悢?shù)據(jù) 2類 得到訓練圖為： 再將 30個待測樣本以 30x7的矩陣形式作為輸入項輸入，并建立模擬仿真網(wǎng)絡對其進行模擬，同時輸出樣本的目標輸出： 表 3 待測樣本的目標輸出 病例號 目標輸出 病例號 目標輸出 61 76 62 77 63 78 64 79 65 80 66 81 67 82 68 83 69 84 70 85 71 86 72 87 73 88 74 89 75 90 從表 3 中可以看出 30 個待測樣本是否患病的情況為： 表 4 待測樣本是否患病情況表 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 是 是 是 是 是 是 是 是 是 否 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 是 是 是 否 否 是 否 否 疑 否 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 否 否 是 否 是 否 是 否 否 否 疑：表示不能確定是否患病 13 模型的檢驗 我們從原患病者與健康者中隨機抽取 20 個樣本為檢驗數(shù)據(jù)，以矩陣輸入格式代入建立的訓練過的模擬真網(wǎng)絡，得到目標輸出與原結果相符，從而證明了模型的正確性。 [m,n]=size(x)。164 2212 281 153 549。182 3870 432 143 367。167 2056 260 237。 622 770 852。... 370 454 852。186 958 233 347。226 606 152 218。%神經(jīng)網(wǎng)絡函數(shù)以每列作為輸入數(shù)據(jù) %完成歸一化，用 ind2vec函數(shù)將 t化為 0 1的矩陣 t=ind2vec(t)。133 1633 401 180 899。... 213 2220 249 168。193 541 163 128 642。 一般的神經(jīng)網(wǎng)絡都是可調節(jié)的，或者說是可訓練的，這樣一個特定的輸入便可以得到要求的輸出。 :m 為 1到 7之間的數(shù)。 5. 對 2 和 4 的結果作進一步的分析。 關鍵詞： 數(shù)理統(tǒng)計 BP 網(wǎng)絡神經(jīng) 費歇爾判別模型 主成分分析 Minitab 一 、 問題重述 人們到醫(yī)院就診時，通常要化驗一些指標來協(xié)助醫(yī)生的診斷。表 2 是就診人員的化驗結果。在 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡中采用各隨機抽取確診的兩類人群中 10 個樣本回帶入問題 1 中所建的仿真網(wǎng)絡中來檢驗模型的正確性。 ijl ：為第 i 個主成分對 )7....1( ?ixi 的組合系數(shù)， il 為為第 i 個主成分對 )7....1( ?ixi 的組合系數(shù)的向量。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構圖如圖 1所示： 圖 1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構圖 根據(jù)題設，建立 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模型： 把 30 個病人與 30 個健康人的 7 項指標作為輸入項，以 60x7 的矩陣輸入；再以 01代換的思想，患病看作 1，健康看做 0，并以 1x60 的矩陣輸入，作為目標輸出。... 171 307 187 257。203 1544 162 394。%理想輸出數(shù)據(jù) %將以上每行數(shù)據(jù)輸入打上分號， [m,n]=size(p)。 %設定訓練次數(shù)及精度要求 =train(,p,t)。147 659 102 154 680。... 159 612 190 390。 135 182。170 1285 226 330。156 135 322 6747 1090 228 810。151 2031 403 182 874。... 182 3073 246 109。 for i=1:m for j=1:n x(i,j)=(x(i,j)c(j))/(d(j)c(j)) 。1u 和 2u 分別為總體 1和總體 2的均值向量。 表 1 10名腎炎患者對模型的檢驗 病例號 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 f（ X） 217 755 788 936 317 474 876 581 603 563 與 d的比較 大于 大于 大于 大于 大于 大于 大于 大于 大于 大于 是否患病 患病 患病 患病 患病 患病 患病 患病 患病 患病 患病 表 2 10名健康人對模型的檢驗 病例號 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 f（ X） 821 257 888 763 523 493 223 34 6974 1405 與 d的比較 小于 小于 小于 小于 小于 小于 小于 小于 小于 大于 是否患病 健康 健康 健康 健康 健康 健康 健康 健康 健康 患病 從表 表 2可以看出在對剩余 20人的判定中，僅有 1個判定錯誤，所以該模型的判定正確率高達 95%。而這 1z 、2z … ? ?7?mzm 按照保留主要信息量的原則充分反映了原指標的信息，且他們相互獨立。 如果按 80％ 以上的信息量選取新因子，則可以選取 ,1Z ,2Z 3Z 三個新因子。 根據(jù)該判定模型，對 30名就診人員的化驗結果進行判別，具體結果表 6所示。在 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡當中引入權重因子進行訓練和模擬仿真。159 896 239 726。182 767 111 264 672。 629 439 888。 421 133 464。... 164 2993 197 。