b題：診斷問(wèn)題word版-在線瀏覽
2025-02-28 01:06本頁(yè)面
【正文】 對(duì)于問(wèn)題 1 和問(wèn)題 2，我們可以利用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的方法判定就診者是否患病。在 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中采用各隨機(jī)抽取確診的兩類(lèi)人群中 10 個(gè)樣本回帶入問(wèn)題 1 中所建的仿真網(wǎng)絡(luò)中來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼_性。 對(duì)于問(wèn)題 3，我們可以通過(guò) 引入 主成分分析模型，確定腎炎主要影響因素，以便減少化驗(yàn)的指標(biāo)。 四、 符號(hào)說(shuō)明 X ：某個(gè)病人的 7種元素組合； ? ?Xf ：某個(gè)病人的費(fèi)歇爾判別函數(shù)； ?1 ：總體 1的協(xié)方差矩陣； ?2 ：總體 2的協(xié)方差矩陣； 1u ：總體 1的均值向量； 2u ：總體 2的均值向量； ix：某病人第 j種元素的值； iz ：第 i個(gè)主成分 ( 71??i )。 R ： X 的的協(xié)方差矩陣。 ijl ：為第 i 個(gè)主成分對(duì) )7....1( ?ixi 的組合系數(shù)， il 為為第 i 個(gè)主成分對(duì) )7....1( ?ixi 的組合系數(shù)的向量。 ic ：第 i種元素的判別系數(shù)； iF ：第 i個(gè)主成分。在自然界，網(wǎng)絡(luò)功能主要有神經(jīng)節(jié)決定，我們可以通過(guò)改變連接點(diǎn)的權(quán)重來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成特定的功能。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)從 20 世紀(jì) 40 年代末誕生至今僅短短半個(gè)世紀(jì)，但由于他具有信息的分布存儲(chǔ)，并行處理以及自學(xué)能力等有點(diǎn)，已經(jīng)在信息處理 、模式判別、智能控制及系統(tǒng)建模等領(lǐng)域得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)圖如圖 1所示： 圖 1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)圖 根據(jù)題設(shè)，建立 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型： 把 30 個(gè)病人與 30 個(gè)健康人的 7 項(xiàng)指標(biāo)作為輸入項(xiàng)，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(biāo)輸出。 1x2x1Nx1y2y2Ny1z2z3Nz1?2?3N?1T2Tihwhjw隱含層 輸出層輸入層3NT 12 模型的求解 利用 matlab 中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱可以對(duì)建立的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。185 701 125 184 427。159 896 239 726。... 171 307 187 257。147 659 102 154 680。156 639 107 103 552。170 1285 226 330。203 1544 162 394。... 164 2993 197 。158 1025 101 。156 135 322 6747 1090 228 810]。%理想輸出數(shù)據(jù) %將以上每行數(shù)據(jù)輸入打上分號(hào)， [m,n]=size(p)。 d=max(p)。 end end p=p39。 %初始化網(wǎng)絡(luò) =newlvq(minmax(p),11,[ ])%minmax(p)是求 p的最大最小值， 11代表隱含層的神經(jīng)元數(shù)， [ ]前一個(gè) ，后一個(gè) 占輸入數(shù)據(jù)的比列， =100。 %設(shè)定訓(xùn)練次數(shù)及精度要求 =train(,p,t)。185 701 125 184 427。159 896 239 726。... 171 307 187 257。147 659 102 154 680。156 639 107 103 552。182 767 111 264 672。162 625 108 465。... 159 612 190 390。181 1437 184 101 542。 629 439 888。154 621 105 160 723。 135 182。... 113 626 168 627。 421 133 464。178 992 112 169。170 1285 226 330。203 1544 162 394。... 164 2993 197 。158 1025 101 。156 135 322 6747 1090 228 810。247 2554 241 373。209 2157 288 219。... 235 1806 166 188。151 2031 403 182 874。223 3603 353 479。217 2343 373 110 494。173 1624 216 103 257。... 182 3073 246 109。246 2112 354 195。179 1560 226 330]。 c=min(x)。 for i=1:m for j=1:n x(i,j)=(x(i,j)c(j))/(d(j)c(j)) 。 %將 將所有 的數(shù)據(jù)歸一化當(dāng)輸入數(shù)據(jù)。%求輸入為 x的對(duì)應(yīng)的輸出（預(yù)測(cè)） y=vec2ind(y)。 2 費(fèi)歇爾 (Fisher)判別 模型的建立 及求解 費(fèi)歇爾 (Fisher)判別是按照各類(lèi) (總體 )中的方差盡可能小，不同類(lèi)中的均值之間差距盡可能大的原則，即類(lèi)間距離最大而類(lèi)內(nèi)離散性最小的原則求判別函數(shù)，并利用判別函數(shù)進(jìn)行最小距離分類(lèi)。1u 和 2u 分別為總體 1和總體 2的均值向量。通過(guò)化簡(jiǎn)，原判別函數(shù)就可以轉(zhuǎn)換為 ： ?????????? 7 177665544332211)( i ii xcxcxcxcxcxcxcxcXf 其中： ix 為樣本中第 i種元素的值， ic 為第 i種元素的判定系數(shù)。結(jié)果如下： 76 24 09 073 5 38 18 95 34 35 503)( xx xxxxxXf ? ?? 確定判定臨界值 )]()([ 21 ???? XfXfd 。 現(xiàn)利用剩下的 10名腎炎患者和 10名健康人的數(shù)據(jù)對(duì)該費(fèi)歇爾判別模型進(jìn)行檢驗(yàn)，并計(jì)算該判定模型的準(zhǔn)確率。 表 1 10名腎炎患者對(duì)模型的檢驗(yàn) 病例號(hào) 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(duì)模型的檢驗(yàn) 病例號(hào) 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
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