典型文献
基于神经网络的智慧社区居民高血压预测研究
文献摘要：
随着智慧社区的实践建设和发展,传统的社区服务已无法满足居民的要求,智慧医疗作为社区服务的重要内容,更必不可少.面对当代社区居民生活习惯不良,身体检查不及时而导致慢性病病例日益增多的情况,建立了针对高血压疾病的BP神经网络(BPNN)预测模型.针对智慧社区数据采集不完备、数据丢失等导致的单值缺失问题,提出了基于BPNN预测插补的算法,以已知健康信息预测插补出缺值信息,再将补全后的数据预测出居民得高血压的风险,即可对含缺值的样本进行高血压预测的方法.实验结果显示BPNN插补法比传统的插补法的准确度更高,误差为5.3％,且插补后数据应用于高血压预测也效果更优,正确率为93％,即该模型可对不完备数据样本进行高血压预测,在居民体检前可提供预测结果,节省医疗资源,为社区居民提供一定的医疗保障服务.
文献关键词：
智慧社区;BP神经网络训练;隐藏层节点;数值插补;高血压预测
中图分类号：
作者姓名：
周凯文;苑明海;张晨希
作者机构：
河海大学 机电工程学院,江苏 常州 213022
文献出处：
引用格式：
[1]周凯文;苑明海;张晨希-.基于神经网络的智慧社区居民高血压预测研究)[J].计算机技术与发展,2022(05):112-116
A类：
数值插补
B类：
智慧社区,社区居民,居民高血压,高血压预测,预测研究,建设和发展,社区服务,智慧医疗,居民生活,生活习惯,身体检查,时而,慢性病,高血压疾病,BPNN,数据丢失,单值,健康信息,信息预测,出缺,补全,数据预测,预测出,高血压的,插补法,数据应用,不完备数据,医疗资源,医疗保障服务,神经网络训练,隐藏层节点
AB值：
0.319304
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