临床心脏病诊断的人工神经网络分类器研究

摘要

目的:通过人工神经网络分类器提高医生对心脏病的诊断准确率,帮助医生更好的治疗,成为本次研究的关键.方法:收集吉林省某医院心脏病的临床诊断案例100列,利用研究数据,将数据挖掘技术中的人工神经网络算法与心脏病诊断融合,采用集成学习方法,来大大提高心脏病的诊断效率及准确率.结果:临床心脏病诊断的人工神经网络分类器结构中输入层分别为心脏病的5个内容,输出层执行诊断分类处理后,可以更准确的得到病患情况.