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基于BP神经网络的人体血液中红细胞浓度无创检测
被引量:
9
1
作者
张宝菊
雷晴
+3 位作者
李刚
林凌
王慧泉
jean gao
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第9期2508-2511,共4页
采用BP神经网络算法模型对人体血液红细胞浓度进行无创检测。对获取的动态光谱数据和红细胞实测值利用BP神经网络进行建模分析,校正集输出对期望值的跟踪较好,相关系数R达到了0.993,用建立起的BP神经网络模型去检验预测集输出值,得到预...
采用BP神经网络算法模型对人体血液红细胞浓度进行无创检测。对获取的动态光谱数据和红细胞实测值利用BP神经网络进行建模分析,校正集输出对期望值的跟踪较好,相关系数R达到了0.993,用建立起的BP神经网络模型去检验预测集输出值,得到预测集的相对误差最大为4.7%,平均相对误差为2.1%,预测能力较为理想。结果表明:用BP神经网络模型能够较准确的处理动态光谱数据和人体红细胞实际值的非线性关系,提高了血液成分无创测量在临床上应用的可行性,具有较高的应用价值。
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关键词
BP神经网络
无创测量
红细胞浓度
动态光谱
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职称材料
题名
基于BP神经网络的人体血液中红细胞浓度无创检测
被引量:
9
1
作者
张宝菊
雷晴
李刚
林凌
王慧泉
jean gao
机构
天津师范大学物理与电子信息学院
天津大学精密仪器与光电子工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第9期2508-2511,共4页
基金
天津市自然科学基金项目(10JCYBJC00400)
天津市高等学校科技发展基金计划项目(20100716)
+2 种基金
国家自然科学基金项目(30973964)
天津市应用基础及前沿技术研究计划项目(11JCZDJC17100)
天津市科技计划项目(10ZXCXSY10400)资助
文摘
采用BP神经网络算法模型对人体血液红细胞浓度进行无创检测。对获取的动态光谱数据和红细胞实测值利用BP神经网络进行建模分析,校正集输出对期望值的跟踪较好,相关系数R达到了0.993,用建立起的BP神经网络模型去检验预测集输出值,得到预测集的相对误差最大为4.7%,平均相对误差为2.1%,预测能力较为理想。结果表明:用BP神经网络模型能够较准确的处理动态光谱数据和人体红细胞实际值的非线性关系,提高了血液成分无创测量在临床上应用的可行性,具有较高的应用价值。
关键词
BP神经网络
无创测量
红细胞浓度
动态光谱
Keywords
BP neural network
Non-invasive measurement
Red blood cells (RBC) eoneentrationl Dynamic spectrum
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的人体血液中红细胞浓度无创检测
张宝菊
雷晴
李刚
林凌
王慧泉
jean gao
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
9
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