針對軍隊醫(yī)院機(jī)動衛(wèi)勤分隊?wèi)?zhàn)備訓(xùn)練的特點(diǎn),建立考核評估指標(biāo)體系。采用專家咨詢、建立戰(zhàn)備訓(xùn)練考核評估指標(biāo)體系;基于序關(guān)系分析法（G1法）確定指標(biāo)權(quán)重;并通過BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）模擬專家進(jìn)行定量評價,最終構(gòu)建一套較為科學(xué)的戰(zhàn)備訓(xùn)練考核評估模型。課題組通過對評價結(jié)果進(jìn)行仿真檢驗(yàn)證明,運(yùn)用上述方法建立的考核評估系統(tǒng),能夠全面、客觀、真實(shí)地反映軍隊醫(yī)院機(jī)動衛(wèi)勤分隊?wèi)?zhàn)備訓(xùn)練的水平和效果,而其本身直觀、簡便和容易計算的特點(diǎn)也得到充分體現(xiàn)。 

【文章來源】：解放軍醫(yī)院管理雜志. 2019,26(10)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

模型建立及檢驗(yàn)測試流程

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋式網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)的提出源于1986年Rumelhart,Hinton,Williams[5]和Rumelhart,McCelland[6]的工作,因其具有任意復(fù)雜的模式分類能力和優(yōu)良的多維函數(shù)映射能力,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)[7]、軍事[8]、電器工程[9]、經(jīng)濟(jì)管理[10]和環(huán)境科學(xué)[11]等多個領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。理論上已證明,三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只要隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)足夠多,就具有模擬任意復(fù)雜的非線性映射的能力[12]。因此本文涉及的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示,包含一個輸入層、一個隱含層和一個輸出層,每層都有若干神經(jīng)元組成,左、右各層各神經(jīng)元間實(shí)現(xiàn)全連接。輸入層的輸入為X=(x1,x2,Lxn),n為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)。根據(jù)X,輸入層和隱含層間連接權(quán)值wij,和隱含層閾值aj,計算得到隱含層第i個神經(jīng)元的輸出:

據(jù)此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計為67—16—1,按該結(jié)構(gòu)調(diào)用MATLAB 7.0神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中newff函數(shù)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將表4中編號1～20的樣本中X1～ X67的數(shù)據(jù)作為輸入,相應(yīng)的考評總分(S)作為期望輸出導(dǎo)入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。設(shè)置均方誤差為1×10-6,訓(xùn)練步數(shù)為200,初始化其他參數(shù)后,按第3部分所述方式進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過程和擬合情況分別見圖3和圖4。圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本擬合情況

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量模型研究[J]. 曾嶸欣.  金融發(fā)展研究. 2018(06)
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污染物濃度多模式集成預(yù)報[J]. 張恒德,張庭玉,李濤,張?zhí)旌?  中國環(huán)境科學(xué). 2018(04)
[3]基于改進(jìn)集成聚類和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電壓偏差預(yù)測[J]. 王知芳,楊秀,潘愛強(qiáng),陳甜甜,謝真楨.  電工電能新技術(shù). 2018(05)
[4]基于Delphi-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的裝備保障能力評估[J]. 趙師,屈洋.  火力與指揮控制. 2017(02)
[5]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高頻彩超特征診斷乳腺癌中的應(yīng)用[J]. 葉華容,楊怡,林萱,舒志成,朱長才,許珊丹.  中國衛(wèi)生統(tǒng)計. 2016(01)
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本文編號：3284343