b題：診斷問(wèn)題word版-閱讀頁(yè)
2025-01-26 01:06本頁(yè)面
【正文】 健康 健康 患病 從表 表 2可以看出在對(duì)剩余 20人的判定中，僅有 1個(gè)判定錯(cuò)誤，所以該模型的判定正確率高達(dá) 95%。 表 3 對(duì) 30組就診人員進(jìn)行預(yù)測(cè) 病例號(hào) 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 f（ X） 117 626 81 443 762 984 477 227 507 306 與 d的比較 大于 大于 小于 大于 大于 小于 小于 大于 大于 小于 是否患病 患病 患病 健康 患病 患病 健康 健康 患病 患病 健康 病例號(hào) 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 f（ X） 133 9 611 66 532 089 291 958 697 663 與 d的比較 大于 大于 大于 小于 大于 大于 小于 小于 大于 小于 是否患病 患病 患病 患病 健康 患病 患病 健康 健康 患病 健康 病例號(hào) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 f（ X） 866 481 701 666 634 04 702 25 8 392 與 d的比較 小于 小于 大于 小于 大于 小于 大于 小于 小于 小于 是否患病 健康 健康 患病 健康 患病 健康 患病 健康 健康 健康 從表 3可以看出在對(duì) 30名就診人員的化驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行的判定中，其中 15名就診人員為腎炎病人， 15名就診人員為健康人。 主成分分析就是把各變量之間相關(guān)聯(lián)的復(fù)雜關(guān)系進(jìn)行簡(jiǎn)單化的方法。這個(gè)綜合指標(biāo)即為主成分。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(biāo)的信息，且他們相互獨(dú)立。 iz 為 1x 、 2x … 7x 的線性組合，即 錯(cuò)誤 !未找到引用源。 即： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? z z z z z z z 7654321 V a rV a rV a rV a rV a rV a rV a r ?????? 記 1z 、 2z … 7z 為第 第 第 第 4 第 第 第 7 主成分。 R 為 X 的協(xié)方差矩陣，由 0??RI? ，可求出其特征值 i? 。 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(gè)新因子。這 些代表變量反映了各自對(duì)該新因子作用的大小，它們是判別是否患病中最重要的影 響因素。 4 問(wèn)題 4 的求解 重復(fù)問(wèn)題 1的過(guò)程，依據(jù)前 20名腎炎患者和前 20名健康人的數(shù)據(jù)得到新的判定函數(shù)為： 76541 0 0 2 6 0 0 0 5 .0 0 0 2 8 70 0 1 0 0 1 1 7 )( xxxxxXf ???? 判定臨界值為 d=，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 4 選取新的指標(biāo)后 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） 856 988 699 135 631 392 621 985 566 118 與 d的比較 大于 大于 小于 大于 小于 大于 小于 大于 大于 小于 是否患病 患病 患病 健康 患病 健康 患病 健康 患病 患病 健康 表 5 選取新的指標(biāo)后 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） 331 554 242 181 137 551 073 735 379 463 與 d的比較 小于 小于 小于 小于 小于 小于 小于 小于 小于 小于 是否患病 患病 健康 健康 健康 健康 健康 健康 健康 健康 健康 從表 表 5可以看出在對(duì)剩余 20人的判定中，有 4個(gè)判定錯(cuò)誤，所以該模型的判定正確率達(dá) 80%。 根據(jù)該判定模型，對(duì) 30名就診人員的化驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行判別，具體結(jié)果表 6所示。 5 兩種方案的 結(jié)果比較與分析 對(duì)簡(jiǎn)化前后的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)，病例號(hào)為 1 19共 5位急診人員的診斷結(jié)果不同，占總?cè)藬?shù)的 % 基于以上兩個(gè)問(wèn)題的求解，我們發(fā)現(xiàn)主成分分析 前后的兩個(gè)模型各有優(yōu)缺點(diǎn)。因此我們最終得出結(jié)論，認(rèn)為應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況，在不同情況下使用不同的模型。在初步診斷的情況下，可以采用測(cè)量元素相對(duì)較少的模型可以省時(shí)省事，在復(fù)診或?qū)?zhǔn)確率較高的情況下，對(duì) 7種元素進(jìn)行測(cè)量，保證結(jié)果的準(zhǔn)確率。在 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中引入權(quán)重因子進(jìn)行訓(xùn)練和模擬仿真。 六 、 模型的評(píng)價(jià) 1 優(yōu)點(diǎn) a、本文采用的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型正確率高，采用的費(fèi)歇爾判別模型對(duì)總體的分布類(lèi)型沒(méi)有要求； b、模型的計(jì)算采用專(zhuān)業(yè)的數(shù)學(xué)軟件，可信度較高。 八、 參考文獻(xiàn) 【 1】數(shù)學(xué)建模筆記（ BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主成分分析） 【 2】 鐘沖，郭強(qiáng)，費(fèi)歇爾判別法及其應(yīng)用，西南交通大學(xué)學(xué)報(bào) 【 3】 齊敏，李大健，郝重陽(yáng)，模式識(shí)別導(dǎo)論 清華大學(xué)出版社 2022 【 4】中國(guó)科技論文在線網(wǎng) , 附錄 程序 : clear。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
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