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基于数据挖掘技术的医疗设备故障监测与识别方法的探讨与研究 被引量：9
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作者 陈艳 王琪 蒋佳旺 《中国医疗设备》 2020年第8期56-59,共4页
目的提出一种基于数据挖掘技术的粗糙神经网络模型,为医疗设备故障监测与识别提供一种参考方法。方法收集我院2017年10月至2019年5月的呼吸机故障报警事件为研究对象,制定了故障因素采集方法,分别从设备使用环境因素、电气因素及气路因... 目的提出一种基于数据挖掘技术的粗糙神经网络模型,为医疗设备故障监测与识别提供一种参考方法。方法收集我院2017年10月至2019年5月的呼吸机故障报警事件为研究对象,制定了故障因素采集方法,分别从设备使用环境因素、电气因素及气路因素数据进行采集,同时搭建了8输入3输出的粗糙神经网络模型,并使用训练集和测试集分别对粗糙神经网络模型进行训练和测试。结果经训练集学习后,训练集呼吸机故障模式灵敏度、特异性及准确率分别为87.8%、85.6%、91.1%,测试集呼吸机故障模式准确率达85.0%。结论通过挖掘故障模式与故障因素的潜在关系,设备故障模式能够得到较好识别,粗糙神经网络模型可为医疗设备故障监测与识别提供一种参考方法。 展开更多
关键词 数据挖掘 故障监测 粗糙神经网络模型 粗糙集理论
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