Аннотация
Аннотация: Мы применили теорию интеллектуального управления в медицинской психиатрии. диагноз. В процессе обучения находим подбор подходящей структуры нейронной сети. очень важен для сети BP. Подходящая структура нейронной сети принесет меньше ошибок в диагностической системе. Это ключ к успеху или неудаче интеллектуальной системы психиатрической диагностики. Мы нашли несколько правил, которые подходят нашему диагнозу система. Например: полный режим подключения лучше и в то же время добавление подходящий скрытый номер узла может улучшить эффект сходимости и уменьшить ошибку сети. Но добавление номера скрытого слоя не всегда улучшает сеть. эффект конвергенции в нашем исследовании. В то же время это делает сеть скорость конвергенции становится медленнее и увеличивает время обучения сети. Мы строим интеллектуальную систему диагностики. Сравнивая диагноз по компьютер со старшими детскими психиатрами, постоянный рейтинг умных диагностика 99%.
Ключевые слова
диагностика психоза, искусственный интеллект, нейронная сеть, режим подключения к сети, номер узла скрытого слоя, номер скрытого слоя.
1. Введение
Искусственная нейронная сеть - это своего рода метод, который может имитировать визуальное мысль и нелинейность параллельно распределяют лечебную способность. Обычно используется для моделировать структуру и функции нервной системы человеческого мозга. Многие крупномасштабные эпидемиологические исследования в Китае и за рубежом показали: что уровень распространенности детских психических расстройств составляет около 10 процентов. Согласно распространенности, в нашей стране около 60 миллионов детей, нуждающихся в психических заболеваниях. здравоохранение. Но детских психиатров в Китае недостаточно, чтобы обслужить такое количество детей.
Мы надеемся, что обширный клинический опыт старших детских психиатров может помочь молодые врачи по всей стране с помощью передовых компьютерных технологий. Наша мысль получает признание и грант Национального фонда естественных наук Китая. Итак, мы получаем грант на исследовательские разработки. Мы применили интеллектуальный контроль теория в медицинскую психиатрическую диагностику. Это также очень интересная практика, в которой используется компьютер, моделирующий мозг человека.
2. Нейронные сети обратного распространения
Нейронная система человека состоит из 1010 ~ 1011 нервных клеток. Нервная клетка мозга показана как Рисунок 1. Рис. 1. Модель нервных клеток головного мозга. Элемент обработки искусственной нейронной сети - это своего рода симуляция человеческого мозга. нервная клетка. Модель элемента обработки искусственной нейронной сети представлена ??на рис 2. . Модель элемента обработки искусственной нейронной сети. Элемент обработки искусственной нейронной сети состоит из множества входов xi, i = 1,2,…, n и выход yj.
Регулировка веса между ПЭ при обратном распространении осуществляется согласно разница между ожидаемым целевым значением dj и практическим выходным значением yj нейронной сети. При обратном распространении разность ошибок измеряется как среднеквадратичная ошибка, как показано ниже.
Список использованной литературы
1. Heckerling P.S., Canaris G., Flach S.D., Tape T.G., Wigton R.S. and Gerber B.S. Predictors of urinary tract infection based on artificial neural networks and genetic algorithms // International Journal of Medical Informatics. 2007. Vol.76. № 4. Pp. 289-296. 2. Moein S., Monadjemi S.A. and Moallem P. A Novel Fuzzy-Neural Based Medical Diagnosis System // International Journal of Biological & Medical Sciences. 2009. Vol.4. No.3. Pp. 146-150.