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基于人工神经网络的老年男性血沉参考值与地理环境关系研究
  • ISSN号:1000-0690
  • 期刊名称:《地理科学》
  • 时间:0
  • 分类:R188[医药卫生—流行病学;医药卫生—公共卫生与预防医学]
  • 作者机构:[1]中山大学地理科学与规划学院,广东广州510275, [2]宁波城市学院旅游系,浙江宁波315211, [3]陕西师范大学地理系,陕西西安710062
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(49771007,40141002,40371004)、“985”工程GIS与遥感的地学应用科技创新平台项目资助.致谢:裴澍萱、孙志新、刘崇礼、李卫兵、张凤朝、乌兰、方德仁、陈汝仪、宋立田、王亚章、衰艾玲、张盛珍、其其格、秦任甲、胡永发、高忠芳、梁瑞华、王延伟、丁振华、杨淑清等同志提供了资料,特此致谢.
中文摘要:

以健康老年男性血沉参考值为例,收集中国各地用温氏法测定的健康老年男性血沉参考值,运用BP神经网络模拟分析其与地理环境的海拔高度、年日照时数、年平均相对湿度、年平均气温、年降水量等要素问的非线性、复杂性关系特征,通过5层神经网络,经过500次及1300次自学习建立模拟规则后,用此规则很好地模拟健康老年男性血沉参考值与地理环境的关系。知道中国某地的地理要素,就可用此模型估算该地区老年男性血沉参考值。人工神经网络预测血沉参考值的模型自动定义具体的结构和参数,减少血沉参考值预测中的人为性,计算方便;同时,通过对不同地理要素的组合,模型可以寻找预测误差最低的地理要素组合关系。

英文摘要:

This paper discusses the nonlinear relationship between reference value (wintrobe) standard of Chinese old men's ESR and geography environments based on artificial neural network. Reference value (wintrobe) standard of Chinese old men's ESR is connected with geographical environment, diet structure and settlement environment, etc. which interact with blood indirectly. It is artificial neural network that have the ability to obtain the nonlinear relationship between variables. In order to supply a basis for uniting the reference value (wintrebe) standard of Chinese old men's ESR, a research is made about the nonlinear relationship between the reference value (wintrobe) of Chinese healthy old men's ESR and five geographical factors, which are determined by the way of wintrobe laws based on artificial neural network. After building 5-layer NN, the relationship was simula- ted by artifical neural network(NN). After training 500 times and 1300 times, the network works better. If the geographical factors known, the reference value (wintrobe) of Chinese old men's ESR can be simulated by the neural network more accurately.

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期刊信息
  • 《地理科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中科院
  • 主办单位:中国科学院 东北地理与农业生态研究所
  • 主编:陆大道
  • 地址:长春市高新北区盛北大街4888号
  • 邮编:130012
  • 邮箱:geoscien@iga.ac.cn
  • 电话:0431-85542212 85542217
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0690
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1124/P
  • 邮发代号:8-31
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国地理学会优秀地理期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:39183