基于RBF神经网络的老年痴呆症智能诊断研究

为验证单RBF神经网络更适用于老年痴呆症的预测诊断,通过仿真实验将单BP神经网络、单RBF神经网络、遗传算法优化BP神经网络及遗传算法优化RBF神经网络分别应用于老年痴呆症的预测诊断,建立这四种网络模型,并对四种网络模型的预测结果进行分析比较。仿真实验在Matlab软件平台上进行。结果表明:在老年痴呆症的预测诊断中,单RBF神经网络比单BP神经网络预测结果更好,建模时间更短。此外,单RBF神经网络与遗传算法优化的BP神经网络预测结果相同,但单RBF神经网络建模较为简单,预测结果更为稳定。而遗传算法对RBF神经网络优化作用不明显。因此,单RBF神经网络更适用于老年痴呆症的预测诊断,实际应用时可以此结论作为理论指导。

遗传算法优化BP神经网络的老年痴呆症智能诊断

为了提高BP神经网络对疾病诊断的效率和预测准确率,提出一种遗传算法优化BP神经网络的老年痴呆症智能诊断模型,并以医院电子病历数据挖掘为例,对老年痴呆症诊断建立预测模型。该方法首先利用遗传算法的搜索寻优技术进行特征约简,然后将约简后的特征作为BP神经网络的输入变量,训练和构建BP神经网络模型。仿真实验在Matlab软件平台上进行,结果表明:与单BP神经网络相比,遗传算法优化BP神经网络能够降低模型训练时间、提高预测精度,是一种切实可行的老年痴呆症辅助诊断方法。

企业投资效率影响因素研究

投资、融资与分配是现代公司金融的三大核心活动。在国内资本市场,大多数上市公司关注得较多的是融资活动。通过搜集大量的投资效率方面的文献从微观角度将影响因素分为财务信息方面与非财务信息方面去分析投资效率的影响因素,并对其进行分类、归集并总结;帮助企业找到提高投资效率的方法。