冠心病识别模型的建立研究

摘要：

冠心病病理复杂、指标多样，造成识别困难．本文利用RBF神经网络具有建模速度快和识别精度高的特点，提出基于RBF神经网络建立冠心病识别模型．仿真实验表明，该模型可快速完成对冠心病样本的学习与拟合，具有预测识别率高的优点，可作为该病诊断的一种有效的辅助于段．

关键词： 模式识别 RBF神经网络 冠心病

作者: 刘翠玲

作者单位: 北京市海淀区北蜂窝医院 北京 100083

会议类型: 国内会议

会议名称: 第七届全国仿真器学术会议

会议地点: 沈阳

会议语种:中文

页码: 138-140

在线出版日期: 2010-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）