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基于粒子群优化BP神经网络的医患关系风险预警模型 被引量:7
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作者 王宗杰 邢明峰 王洪泊 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期8-12,共5页
为了提高医患关系风险预警的准确度,提出一种基于粒子群优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的医患关系风险预警模型.首先采用通过粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值的方法来提高BP神经网络的预测准确度;通过对模型优化前... 为了提高医患关系风险预警的准确度,提出一种基于粒子群优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的医患关系风险预警模型.首先采用通过粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值的方法来提高BP神经网络的预测准确度;通过对模型优化前后的对比分析,得出优化后模型预测误差更小的实验结果.仿真结果表明:此方法建立的医患关系风险预警模型收敛速度更快,预测精度更高. 展开更多
关键词 神经网络 粒子群算法 医患关系风险预警
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