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《吉林大学》 2012年
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基于BP神经网络的心脏病预测研究与实现

庞显涛  
【摘要】:随着技术的进步,计算机与其他领域的合作越来越密切,解决了很多其他领域以前无法解决的难题。与此同时,随着生活水平和受教育程度的提高,健康问题越来越受到人们关注,将计算机应用于医疗领域进行疾病预测是当前研究的热点之一,并且意义重大。疾病的的预测有着越来越重要的意义,正逐渐受到人们关注。目前,对疾病预测的研究存在下面两个问题。其一,在医疗方面,计算机等设备绝大多数还是被用于疾病的检测而不是预测,此时计算机的作用仅仅是图像处理,在显示器上成像,甚至最终的结果还是需要医生来人工进行判断。在疾病诊断上医疗设备、计算设备只是作为辅助工具发挥着检测数据等最为基本的作用,医生作为整个过程的核心不可或缺。其二,很多疾病发病前的征兆或者发病时的症状具有相似之处,由于专家所研究领域的不同,专家根据所掌握的知识以及个人的经验,再结合病人的其他症状,所得出来的诊断结果可能有所不同,这样会造成严重的后果。 针对以上提出的问题,本文将BP神经网络应用于心脏病预测,利用神经系统的并行性,对心脏病进行预测,降低预测的失效率,充分利用了这些疾病预测的相同数据部分,提高数据利用效率;预测结果具有节省时间,并且可信度高的特征。是将计算机技术应用于医疗领域的有效尝试,计算机不在仅仅用于医疗上的检测,更多的应用于预测。同时,由于计算机的精确性,能够尽量避免人为导致的误差,提高预测的精确度。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:R318.0;TP183

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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