期刊简介
《中华流行病学杂志》前身为1956年创刊的《流行病学杂志》，为流行病学及其相关学科的高级专业学术期刊。以从事预防医学、基础医学、临床医学及流行病 学科研与教学的工作者为读者对象。《中华流行病学杂志》按照理论与实际应用相结合的原则，集中报道国内流行病学领域内重要的科研成果，重视现场流行病学调 查和监测，展现与流行病学相关的实验室科研报告，报道临床流行病学研究，综合反映疾病预防控制工作中的热点和重点问题。
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首页>中华流行病学杂志
- 杂志名称：中华流行病学杂志
- 主管单位：中国科学技术协会
- 主办单位：中华医学会
- 国际刊号：0254-6450
- 国内刊号：11-2338/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：连续多年被评为百种中国杰出学术期刊、中国精品科技期刊、中国最具国际影响力学术期刊等。期刊收录：万方收录(中), 知网收录(中), 上海图书馆馆藏, JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 国家图书馆馆藏, 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), CA 化学文摘(美), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 维普收录(中)
人工神经网络应用于糖尿病/糖耐量异常的疾病分类研究
钱玲；施侣元；程茂金
关键词：人工神经网络, 学习向量量化网络, 糖尿病/糖耐量异常, 疾病分类
摘要：目的探讨人工神经网络(ANN)用于疾病分类研究的前景.方法利用某矿区1996年糖尿病现况调查资料,采用学习向量量化(LVQ)网络和判别分析方法进行糖尿病/糖耐量(DM/IGT)异常/正常状态的判别比较;同时人为设置变量缺损值,检验LVQ网络对缺失数据的适应性.结果 LVQ网络结构为25→13→3;网络判断准确率为96.98%,对血糖异常者的正确判断率为92.45%.利用逐步判别分析建立的含11个变量的判别方程的判断准确率为87.34%,对血糖异常者的正确判断率为85.53%.LVQ网络对带缺失项样本的误判比例为1/30,判别分析则为7/30.结论利用LVQ网络进行疾病分类预测,不仅能获得更好的预测效果,而且对资料的类型、分布不作任何限制,也不需要对分析变量做任何处理,还能很好地处理带缺失项的资料,是一种很好的流行病学分类预测新方法.
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