王庆华
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：第三军医大学军事预防医学院更多>>
- 发文基金：“十一五”国家科技支撑计划重庆市科技攻关计划更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 小儿常见发热出疹性疾病智能诊断模型研究被引量：4
- 2011年
- 目的探索实用于社区医生和家庭成员使用的小儿常见发热出疹性疾病智能诊断方法。方法收集2005年1月至2010年11月第三军医大学西南医院儿科及感染科248例小儿发热出疹性疾病住院患者的临床资料,其中男性133例,女性115例,平均年龄4.56岁。病种包括麻疹、幼儿急疹、水痘、手足口病、猩红热、风疹和药疹等。整理并描述发热、皮疹、主要伴随症状、血常规及流行病学相关数据特征,进行主成分分析(PCA);以反向传播神经网络(BPNN)为技术平台,构建智能诊断模型,进一步通过前瞻和回顾数据验证模型的准确性。结果经PCA处理后,31个临床及流行病学特征指标被综合成13个主因子;BPNN模型的输入、隐层和输出神经元分别为13、9、7;模型对小儿发热出疹性疾病回顾性诊断平均准确率达到99.53%,预测诊断平均准确率达到92.86%。结论以临床样本为依据建立的BPNN诊断模型可准确诊断常见小儿发热出疹性疾病,有明显的应用前景。
- 王庆华唐甜王清青刘雅琼林辉黄国荣熊鸿燕
- 关键词：误差反传神经网络发热出疹性疾病主成分分析
- 芽胞气溶胶表面滞留抗力预测模型研究
- 2010年
- 针对生物威胁的现场处置工作,建立气溶胶芽胞表面滞留抗力的智能预测模型,以准确预测环境表面芽胞污染状况,为大规模的现场洗消任务提供重要依据,有利于实现及时反应、恰当反应和准确防护的目标。以枯草杆菌芽胞为试验菌,在气溶胶实验室进行芽胞的环境因素暴露及活力测定,以模拟环境中芽胞抗力变化规律数据为依据,采用Matlab6.1软件包中的神经网络工具箱进行抗力预测模型研究。根据研究目的、模拟环境条件和数据训练的平滑曲线等特征,设定了5个输入神经元,8个隐层节点和1个输出神经元。‘tansig’、‘purelin’为传递函数,trainlm为训练函数,网络迭代100次。模型回顾预测效率达到100%,前瞻预测效率达到91%。以实验室数据为依据,利用Matlab平台中的BP神经网络建立的芽胞气溶胶表面滞留抗力预测模型能利用环境因素信息有效预测芽胞抗力。
- 黄国荣张林王庆华向颖许斌熊鸿燕
- 关键词：芽胞抗力
