计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (35): 228-231.
袁 锋1,陈守强2
YUAN Feng1,CHEN Shouqiang2
摘要: 为了克服BP神经网络在冠心病介入术后复发预测时存在网络结构复杂且易出现误判断的不足,提出一种小生境技术、基因表达式编程与BP神经网络相结合的冠心病介入术后复发预测的组合模型构造方法。该方法首先利用小生境技术和基因表达式编程的方法对BP神经网络的权值、阈值和网络结构进行优化,解决由于BP神经网络易陷入局部最优的缺陷;然后用梯度下降法对优化后的BP神经网络进行精确调整。将此方法应用于冠心病介入术后2年复发预测中,结果表明优化后的BP神经网络比未优化的BP神经网络具有较好的收敛性能,且预测精度更高。