【摘要】：為了提高醫(yī)患關(guān)系風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的準(zhǔn)確度,提出一種基于粒子群優(yōu)化反向傳播(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)患關(guān)系風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型.首先采用通過(guò)粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值的方法來(lái)提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度;通過(guò)對(duì)模型優(yōu)化前后的對(duì)比分析,得出優(yōu)化后模型預(yù)測(cè)誤差更小的實(shí)驗(yàn)結(jié)果.仿真結(jié)果表明:此方法建立的醫(yī)患關(guān)系風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型收斂速度更快,預(yù)測(cè)精度更高.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of early warning of doctor-patient relationship risk, a new risk warning model based on particle swarm optimization (back propagation,BP) neural network is proposed. Firstly, the particle swarm optimization method is used to optimize the initial weights and thresholds of BP neural networks to improve the prediction accuracy of BP neural networks, and the experimental results with smaller prediction errors after optimization are obtained by comparing and analyzing the model before and after optimization. The simulation results show that the model established by this method converges faster and has higher prediction accuracy.
【作者單位】： 北京科技大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61572074)
【分類(lèi)號(hào)】：R197.32;TP18

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本文編號(hào)：2326471