疾病诊断模型
临床诊断模型构建
临床诊断模型构建
临床诊断模型构建是临床医学中的重要研究领域。
其目的是通过收集患者的病史、体征、实验室检查等相关信息，建立一个准确切实的临床诊断模型，帮助医生更准确地诊断疾病并制定合适的治疗方案。
在临床诊断模型构建过程中，主要包括以下几个方面的工作：首先需要收集大量的患者相关信息，如病史、症状、影像学和实验室检查结果等。
其次，需要对这些信息进行数据预处理和特征提取，以获得可用于建模的特征。
接着，需要进行模型的设计和建立，并进行模型的训练和测试，以评估模型的精度和预测能力。
最后，需要对模型进行优化和改进，不断提高其准确性和应用价值。
临床诊断模型的建立不仅能够帮助医生更准确地诊断疾病，也对医生诊疗决策起到重要的指导作用。
相较于传统的诊断方法，临床诊断模型具有以下几个优点：首先，通过对大量的患者数据进行分析，可以快速、准确地识别出常见疾病的特征和规律，从而帮助医生快速做出正确的诊断和治疗方案。
其次，临床诊断模型具有更好的预测能力和普适性，可以为全球各地的医生提供诊断参考。
最后，临床诊断模型还可以为药物研发和临床试验提供有力的支持，加快新疗法的开发和上市。
总之，临床诊断模型构建是临床诊断领域中的一个非常重要的方向，
是医学界在运用大数据、人工智能等技术方面的一次前沿尝试。
未来，通过数据共享、模型融合等方式，我们有理由相信，临床诊断模型会
越来越准确、普适，为人类健康事业做出更多更重要的贡献。
智能医疗系统中的疾病诊断模型研究
智能医疗系统中的疾病诊断模型研究1. 引言近年来，智能医疗系统在医学领域中的应用不断发展。
其中，疾病诊断模型作为关键技术，为医生提供辅助决策与诊断，有效提高医疗效率，降低医疗风险。
然而，智能医疗系统中的疾病诊断模型研究仍面临诸多挑战和问题。
本文将从模型设计、数据采集与处理、算法优化等方面探讨智能医疗系统中疾病诊断模型的研究现状和发展趋势。
2. 模型设计智能医疗系统中的疾病诊断模型设计是研究的核心。
其主要目标是构建精准、高效的疾病预测模型。
常见的模型设计方法包括决策树、逻辑回归、支持向量机等。
此外，深度学习技术也逐渐应用于疾病诊断模型中。
通过在大规模数据集上进行训练，深度学习模型可以自动提取特征并建立预测模型。
然而，模型设计中仍需考虑特征选择、样本不平衡、模型解释性等问题，以提高诊断准确率和可解释性。
3. 数据采集与处理疾病诊断模型的性能与所使用的数据质量密切相关。
因此，科学、全面、准确地采集和处理数据对研究具有重要意义。
目前，智能医疗系统中常用的数据来源包括医院电子病历、医学影像、生理指标等。
这些数据多源异构，且存在着缺失、噪声、不平衡等问题。
为了克服这些问题，数据采集与处理中需要考虑特征提取、数据清洗、数据集平衡等技术手段，以提高模型训练的效果。
4. 算法优化疾病诊断模型的算法优化是提高模型性能和稳定性的关键。
目前，计算机视觉、自然语言处理等领域的算法已经广泛应用于疾病诊断模型中。
例如，卷积神经网络、循环神经网络等算法在图像和文本分析中取得了良好的效果。
此外，模型解释性也是算法优化的重要方面。
为了提高模型的可解释性，研究者们提出了各种可解释性算法，如特征重要性排序、决策规则提取等。
算法优化的目标是提高模型的性能与可解释性，使其能够更好地辅助医生进行诊断工作。
5. 发展趋势与挑战智能医疗系统中的疾病诊断模型研究还面临着发展趋势和挑战。
一方面，随着人工智能和大数据技术的不断发展，疾病诊断模型将逐渐实现个性化和精准化诊断。
疾病模型研究
疾病模型研究近年来，疾病模型研究在医学领域中扮演着重要的角色。
通过疾病模型的建立和研究，科学家们能够更好地了解疾病的发病机制、诊断方法以及治疗策略。
本文将对疾病模型研究的意义、现状以及未来展望进行探讨。
一、疾病模型研究的意义疾病模型研究对于促进医学科学的发展和疾病治疗的提高具有重要意义。
首先，疾病模型可以帮助科学家们深入了解疾病的发病机制。
通过建立适当的疾病模型，科学家们能够模拟人体内疾病的发展过程，从而揭示疾病的发病原因及相关信号通路。
其次，疾病模型可以用于疾病的早期预测和诊断。
通过对疾病模型的观察和分析，可以发现一些疾病前期的标志性指标，从而提前进行干预和治疗。
最后，疾病模型可以用于新药的筛选和药效评价。
在疾病模型的基础上，科学家们可以开展针对特定疾病的研究，测试不同药物对疾病的治疗效果，为新药的研发提供重要的参考依据。
二、疾病模型研究的现状目前，疾病模型研究已经成为医学领域中的热点研究方向。
各类疾病模型层出不穷，涵盖了多种疾病，包括癌症、心血管疾病、神经系统疾病等。
在癌症领域，科学家们常常通过建立小鼠模型来研究肿瘤的发展和治疗策略。
利用小鼠模型，科学家们可以观察疾病的进展过程、研究肿瘤相关基因的表达变化，并验证新药的治疗效果。
在心血管疾病领域，研究人员通过建立动物模型来模拟人体内的心血管系统，研究心血管疾病的发病机制以及新的治疗方法。
在神经系统疾病研究中，科学家们通过建立细胞和动物模型来研究与神经系统疾病相关的分子机制，寻找治疗相关疾病的新方法。
三、疾病模型研究的未来展望随着科学技术的不断进步，疾病模型研究将迎来新的发展机遇。
首先，随着干细胞技术的成熟，科学家们可以利用干细胞构建人类疾病模型，更好地研究人体内疾病的发展过程。
这将为自身的医学研究提供更准确、可靠的参考。
其次，人工智能技术的应用也将在疾病模型研究中发挥重要作用。
通过利用人工智能对疾病模型的数据进行深度学习和分析，科学家们可以发现一些之前未被发现的规律和关联，为疾病的治疗提供新的思路和方法。
疾病预测模型的优化与评估
疾病预测模型的优化与评估随着医疗技术的不断发展，疾病预测模型在医学领域中扮演着越来越重要的角色。
它可以通过对生物信息数据的分析，帮助医生更精准地对患者进行诊断和治疗。
然而，如何优化和评估疾病预测模型的准确性，也是一个亟待解决的问题。
首先，在优化疾病预测模型时，特征选择是一项关键工作。
特征选择指的是从大量的生物信息数据中选择最相关的数据作为输入特征，以提高模型的准确性。
常用的特征选择方法有过滤式、包装式和嵌入式三种。
其中，过滤式方法主要是通过对单个特征与结果之间的相关性进行度量，筛选相关度高的特征。
包装式方法则是将特征选择看作是一个优化问题，通过不断地训练和筛选，最终选出最优特征。
嵌入式方法则是将特征选择嵌入到模型训练过程中，以更好地适应不同的数据集和模型。
其次，评估疾病预测模型的准确性也是非常重要的。
一般来说，准确度、召回率和F1分数是评估分类模型常用的指标。
准确度指的是分类器正确预测出的样本数占总样本数的比例，召回率指的是正确预测出的正样本占所有正样本的比例，F1分数则综合考虑准确度和召回率。
此外，ROC曲线和AUC值也是评估分类模型性能的重要指标。
ROC曲线是以真正样本率为纵坐标，假正样本率为横坐标绘制的曲线，其AUC值越大，分类器的性能越好。
然而，在实际应用中，由于疾病预测模型可能存在误差，导致评估指标的准确性也受到影响。
因此，如何有效地评估疾病预测模型的性能也是一个值得研究的问题。
一般来说，交叉验证方法是常用的评估方法之一。
交叉验证方法通过将数据集分成多份，每次取其中一份作为测试集，其余作为训练集，多次重复进行模型训练和测试，以减少因数据不平衡和过度拟合等问题对模型性能评估的影响。
除此之外，在评估疾病预测模型的性能时，还需要考虑模型的鲁棒性、可解释性和实时性。
鲁棒性是指模型对数据噪声的抗干扰能力，可解释性则是指模型对于预测结果的解释性好坏，实时性则是指模型在实际应用中的响应速度。
这些因素的考虑同样会影响疾病预测模型的应用效果和准确性。
minitab 分类模型案例
minitab 分类模型案例Minitab是一种常用的统计分析软件，它可以用于各种分类模型的建立和分析。
下面列举了10个基于Minitab的分类模型案例，来说明其在实际应用中的作用和效果。
1. 疾病诊断模型：医院收集了大量患者的临床数据和诊断结果，利用Minitab建立了一个疾病诊断模型。
该模型可以根据患者的临床指标，如血压、血糖、血脂等，预测患者是否患有某种疾病，并给出相应的诊断建议。
2. 信用评分模型：银行通过Minitab分析了大量客户的信用记录和还款情况，建立了一个信用评分模型。
该模型可以根据客户的个人信息、财务状况和信用历史等因素，预测客户的还款能力和风险等级，并据此决定是否给予贷款。
3. 市场细分模型：一家电商公司利用Minitab分析了大量用户的购物行为和偏好数据，建立了一个市场细分模型。
该模型可以根据用户的购买记录、浏览行为和兴趣标签等，将用户分为不同的市场细分群体，并据此进行个性化推荐和营销策略。
4. 员工离职预测模型：一家公司利用Minitab分析了员工的离职记录和个人信息，建立了一个员工离职预测模型。
该模型可以根据员工的职位、工龄、绩效等因素，预测员工是否有离职倾向，并据此采取相应的人力资源管理措施。
5. 欺诈检测模型：一家保险公司利用Minitab分析了保单的理赔记录和客户信息，建立了一个欺诈检测模型。
该模型可以根据保单的理赔金额、申请时间、客户的历史记录等因素，预测保单是否存在欺诈嫌疑，并据此采取相应的调查和处理措施。
6. 产品质量分类模型：一家制造公司利用Minitab分析了产品的质量数据和生产参数，建立了一个产品质量分类模型。
该模型可以根据产品的生产批次、工艺参数、质量指标等因素，预测产品的合格率和质量等级，并据此进行质量控制和改进。
7. 股票市场预测模型：一家投资公司利用Minitab分析了股票市场的历史数据和宏观经济指标，建立了一个股票市场预测模型。
该模型可以根据股票的历史价格、交易量、市场情绪等因素，预测股票的涨跌趋势，并据此进行投资决策和风险管理。
基于深度学习的疾病诊断模型研究
基于深度学习的疾病诊断模型研究随着人工智能和机器学习的快速发展，利用深度学习技术进行疾病诊断的研究也日益增加。
深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的方法，通过层层抽象和分析数据，能够学习和识别更复杂的模式。
在医疗领域，基于深度学习的疾病诊断模型正逐渐展现出强大的潜力。
疾病诊断一直是医学领域的重要研究方向之一。
传统的诊断方法主要依赖医生的经验和专业知识，但这种方法存在一定的主观性和局限性。
而基于深度学习的疾病诊断模型可以通过分析海量的医学数据，从中学习和提取特征，自动识别疾病的特征模式，从而准确地进行疾病的诊断和预测。
在基于深度学习的疾病诊断模型研究中，数据的质量和规模是至关重要的。
医学数据的特点是样本数量有限、维度高、噪声较多。
因此，在构建疾病诊断模型时，需要对数据进行有效处理和预处理，以提高模型的准确性和稳定性。
常见的预处理方法包括数据清洗、特征提取和降维等。
为了建立准确的疾病诊断模型，深度学习算法被广泛应用。
其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是最常用的深度学习模型之一。
CNN主要用于处理图像数据，通过卷积和池化操作提取图像的局部特征，再经过全连接层进行分类。
而RNN可以处理序列数据，具有记忆能力，对于时序数据的处理非常有效。
在医学领域，CNN常用于图像诊断，如肺部X光片的诊断，而RNN常用于时间序列数据的分析，如心电图的诊断。
在疾病诊断模型的训练过程中，大量的标注数据是必不可少的。
医学数据的标注过程需要专业的医生和医学知识，耗时耗力。
为了解决这一问题，迁移学习和生成对抗网络等技术被引入到疾病诊断模型的研究中。
迁移学习可以将已训练好的模型应用于新任务，通过利用已有的知识避免从头开始训练。
生成对抗网络则可以生成和真实数据非常相似的合成数据，用于模型的训练和扩充数据集。
在基于深度学习的疾病诊断模型研究中，诊断准确性是最重要的指标之一。
为了评估和验证模型的性能，常使用交叉验证和混淆矩阵等方法。
临床诊断中的疾病模型与风险评估
临床诊断中的疾病模型与风险评估临床诊断是医生根据患者的症状、体征和实验室检查结果来确定病因和疾病的过程。
准确的诊断对于治疗和预防疾病非常关键。
为了提高临床诊断的准确性，疾病模型和风险评估在临床实践中得到了广泛应用。
一、疾病模型疾病模型是用来描述疾病的理论框架，它可以帮助医生理解疾病的发生机制和病理过程。
常见的疾病模型有传统的病因学模型、分子水平的基因模型和细胞水平的病理生理模型等。
疾病模型的应用可以帮助医生根据患者的症状和体征，有针对性地进行实验室检查和影像学检查，从而减少误诊和漏诊的风险。
二、风险评估风险评估是一种定量分析方法，用于预测和评估患者发生某种疾病或并发症的风险。
通过风险评估，医生可以根据患者的个体特征、生活方式和疾病历史等因素，判断患者可能患某种疾病的风险程度。
常用的风险评估方法有评分系统、流行病学研究和机器学习算法等。
风险评估的结果可以帮助医生制定个体化的治疗方案，提高患者的生活质量和预后。
三、疾病模型与风险评估的应用疾病模型和风险评估可以相互结合，用于临床诊断和治疗的各个环节。
首先，医生可以根据疾病模型来选择合适的风险评估方法。
例如，在糖尿病的诊断和管理中，医生可以根据糖尿病的病理生理模型，结合患者的个体特征，选择合适的风险评估工具，如糖尿病评分系统或血糖检测仪器，来评估患者发生心血管并发症的风险。
其次，疾病模型和风险评估可以帮助医生进行早期筛查和预防性干预。
例如，在乳腺癌的诊断和预防中，医生可以根据乳腺癌的基因模型和乳腺癌评分系统，来评估女性患者患乳腺癌的风险，从而制定个性化的乳腺癌筛查和预防方案。
最后，疾病模型和风险评估可以用于监测治疗效果和预测患者的预后。
例如，在心脏病的治疗和管理中，医生可以基于心脏病的分子水平模型和心脏病评分系统，来评估患者未来心血管事件的风险，从而调整治疗方案和预防并发症的发生。
总结起来，临床诊断中的疾病模型和风险评估在提高诊断准确性和个性化治疗方面具有重要作用。
肺部疾病的诊断模型研究
肺部疾病的诊断模型研究一、绪论肺部疾病是世界范围内引起死亡的主要原因之一，也是导致长期失能的主要原因。
肺部疾病的早期诊断对于治疗和预防疾病的发展至关重要。
近年来，随着机器学习和人工智能的发展，肺部疾病的诊断模型也在不断地改进。
本文旨在探讨肺部疾病的诊断模型研究，以期为临床实践提供参考。
二、肺部疾病的诊断模型肺部疾病的诊断模型是医学上用于疾病诊断的模板式描述。
在现代医学中，诊断模型是一种运用数据分析和模型推理技术推断出疾病的方法，它可以将人工诊断的知识和经验形式化为计算机程序，减少了人工诊断中存在的不确定性和误差。
根据肺部疾病区分、分类不同，可以探索以下几种诊断模型：1.支气管哮喘的诊断模型支气管哮喘是一种慢性疾病，其病理生理机制包括良性支气管痉挛、气流受阻和肺部感染等。
近年来，基于机器学习的诊断模型在支气管哮喘的诊断中已经取得了良好的效果。
基于多项式回归、朴素贝叶斯和神经网络等算法，不断地提高诊断的准确率和稳定性。
2.肺炎的诊断模型肺炎是一种可以通过X光片检测到的病理变化，其特征为肺部密度变化、有限的气体交换和呼吸道炎症。
现有的肺炎诊断模型多为基于支持向量机（SVM）的分类算法，通过对医学图像的解析和判断，确定肺炎的类型和位置。
该模型的优势在于能够有效地代替传统的人工诊断，大大提高了肺炎的诊断效率和准确性。
3.肺癌的诊断模型肺癌是一种恶性肿瘤，其发病机制复杂，诊断也十分困难。
近年来，随着数字化医疗技术的发展，基于高通量数据分析和深度学习的肺癌诊断模型逐渐成熟。
本模型主要通过计算机辅助诊断（CAD）技术，通过医学图像的分析和解析，进行肺癌的定位和识别。
其准确性和稳定性已经大大优于传统的人工诊断。
三、总结与展望肺部疾病的诊断模型是当今医学界的一个研究重点，目前已经在肺癌、支气管哮喘和肺炎等领域取得了良好的效果。
在未来，我们期待更加精准和高效的诊断技术能够出现，为肺部疾病的治疗和预防做出更大贡献。
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我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
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针对问题（1），利用确诊数据建立Fisher判别模型、Logistic 回归模型和BP神经网络模型，运用matlab、spss求解，定出判别标准，并进行显著性检验和回代检验，判别模型的准确率。
结果显示Fisher 判别模型的准确率为%，Logistic回归模型和BP神经网络模型准确率均为100%，Logistic 回归模型相对简便。
针对问题（2），选择问题一中检验准确率为100%的Logistic 回归模型和BP神经网络模型对40 名就诊人员进行诊断，结果如下表：针对问题（3），建立Logistic 逐步回归模型对元素进行筛选，利用spss 软件求解，确定Ca和Fe 是影响人们患这种病的主要因素，因此在建立诊断模型时，其他元素不作为参考指标。
针对问题（4），筛选出主要影响因素后，将Ca和Fe作为指标建立Logistic 回归模型和BP 神经网络模型，发现两个模型的诊断结果一致，如下：针对问题（5），对比问题二和问题四结果，发现无关元素会影响模型进行诊断的准确率关键词Fisher 判别模型Logistic回归模型BP神经网络模型逐步回归模型一、问题重述人们到医院就诊的时候，通常通过化验一些指标来协助医生诊断。
医生根据化验所得的元素含量，利用某种指标，判断病人是否患病。
本题给出了附录1（确诊人数），和附录2（待诊人数），其中附录一中1至30号是确定患病的病人，而31至60号是没有患病的健康人，要求回答以下问题：（1）、根据附件1 中的数据，提出一种或多种简便的方法，判断属于患病者或健康人的方法，并检验你提出方法的正确性。
（2）、按照（1）提出的方法，对附件2中的40名就诊人员的化验结果进行判定他（她）是患病者还是健康人。
（3）、能否根据附件1 的数据特征，确定哪些指标是影响人们患这种病的关键或主要因素，一边减少化验的指标。
（4）、根据（3）的结果，对附件2中的40名就诊人员的化验结果进行判别，判定他（她）们是患病者还是健康人。
（5）、对（2）和（4）的结果作进一步分析。
二、问题分析随着就医压力增大，简便的医学化验标准和方法可以大大提高医生诊断的效率。
依据已确诊的病例数据特征，对就诊病例进行分类，协助医生做出准确的医疗判断。
针对问题（1），要求利用附录1 已确诊的病例数据找出一种或多种简便的方法，判断就诊人员患病与否。
依据附录1 中60 位已确诊病例，可从患病者与健康者体内的7种元素含量入手，即分析确诊人员的体内元素含量和患病与否的关系。
因此，可构造各种判别分析法，同时对其进行检验，再利用已知数据回代，分别计算不同判别方法的准确率并进行比较。
针对问题（2），基于问题（1），可选择准确率最高的判定方法对附录2的就诊人员进行病例判诊，诊断出就诊人员是否健康。
针对问题（3），问题二中两个准确的模型出现不同结果，所以可以确定存在干扰因素，利用Logistic 逐步回归模型确定主要影响元素，提高诊断的准确率与速度。
针对问题（4），排除无关元素，利用问题（1）中确定的模型重新建立诊断函数，对40 名就诊人员重新进行诊断。
针对问题（5），通过比较问题（2）和问题（4）元素和结果的改变，分析影响诊断结果的因素是什么。
三、模型假设1）假设检测数据准确无误。
2）假设确诊人员中没有误诊的情况出现。
四、符号说明五、模型的建立与求解问题一的求解依据检查结果，对就诊人员进行健康与否诊断的方法有多种，根据已知限制条件，本文选择其中三种判别分析模型：Fisher判别模型、二类logistic 回归判别模型以及BP 神经网络模型。
同时，为了检验三种判别分析模型的准确率，我们引入一个变量P 为准确率。
1315.1.1 Fisher 判别模型5.1.1.1 Fisher 判别模型的建立与求解将患病和健康为两个总G1、 G2，并且都以体内检测的 7 个元素作为其集合素。
Fisher 判别主要借助方差分析的思想，利用投影，将这两个总体投影到一个方向，建立线性判别函数，并利用判别规则，通过计算后得出检查结果属于 G1或 G2（1）确定原始数据矩阵以各元素为列向量，以就诊人员为行向量，构造关于病患和健康者的两个矩阵。
G1的数据矩阵为：166 15.8 . .. 513W118515.7 . .. 427178 28.8 . ..169G2的数据矩阵为：213 19.1 (168)2170 13.9 . ..W 2179 21 (330)122）计算两组各元素数据的平均值。
矩阵 W1,W2的列平均数分布为：X =(,， ,,,)3）利用微分学的方法，计算系数 ci，i=1,2,3,4,5,6,7要体现出分组的两个特征：①、组间差距越大越好；②、组内差距越小越好。
可得 出以下公式：30 60 1 1 2 2 2 2 (x 1 - x 1)2 (x 2 - x 2)2判断准确的人数,,,,,,)12(x -x )L (l 1,l 2,l 3,l 4,l 5,l 6,l 7 ) X对其求偏导，得出 C =ci（4）确定判别函数得出判别值为：（6）上述计算过程，可由 matlab 编程实现，代码见附录 得出结果如下：y -0.000069x 1 0.00346x 2 - 0.000337x 3 - 0.0000624x 40.000199x 5 0.0000137x0.0000629xy1-0.01075y 2 -0.152 y 0 -0.0811因此，在本题中 y1>y0，当y>y0时，y 的样本属于 G1，即样本属于患病者。
反之样本属于 G2，即样本属于健康者。
5.1.1.2 Fisher 判别法的检验 利用 F 检验，设显著性水平F ( 7,52) F (7,50)=因此， F >F (7,50)> F (7,52).y c 1x 1 c 2x 2c3x 3 c 4x 4 c 5x 5 c 6x 6 c 7 x 75）计算 G1、 G2代表的判别值y171 c i x i i1 y 272 c i x i i1y30y 1 30y 260=.计算统计量如下： s t s t- p-1 s t p 12 y - y 30 30 30 30-7-1 30 30 7 12y - y说明判别函数是有效的，从而可以用来做判别5.1.1.3 Fisher 判别回代检验 将已确诊样本数据回代判定函数，得出患病者检验值表 5.1.1-1（见附录表）和健康 者检验值如表：表 5.1.1-2：健康者检验值由表 5.1.1-1 和表可知，患病者检验准确，而健康者被误诊为患病的个案有 4 个，分别为就诊人员 32、38、39和 60，它们都大于。
因此， Fisher 判别模型的准确率P 为：5.1.2 BP 神经网络由定理得出，以双曲线正切函数为激活函数的三层 BP 神经网络，可以以任意精度 逼近任意连续函数。
并且，有导师学习的 BP 神经网络实质是在对学习样本进行学习的 过程中，利用梯度下降法，不断反馈修改权值，直到网络输出与期望值的误差小于给定 标准，结束学习训练，并固定联结权值，输入待测样本就可给出适当的输出。
因此， 网络对于解决判别就诊人员健康与否的问题非常实用、有效。
P= 5660=%. BP15.1.2.1 有导师学习的 BP 神经网络模型的建立（1）确定学习样本以样本 （A i ,B i ）作为学习样本， 其中，输入数据为 A i （x 1,x 2, ,x 7,1）,B i（y 1,y 2, ,y n ） 为相应的期望输出值。
当 i 1,2, ,30 ， A i 表示已确诊为患病的1-30 号病例；当 i 31,32, ,60时， A i 表示已确诊为健康的 31-60号病例。
（2）构造前向三层网络前向三层网络含有输入层、输出层和隐含层，并依据 Lippmann 研究 [2]：对于任给k 个实数值样本， 有 2k+1 个隐节点的三层网络可以记忆它们， 这个隐单元的激发函数可 以是任何渐近函数，可设隐含层节点 N=5，即能使网络记忆全部样本信息。
其结构如图 5.1.2-1：（3）计算各层输出2对于隐含层的第 i 个神经元的输出 xi，有：xn 1 1，wi(n 1)2 i ，d in1 1 w ij x j，j1xif(u i 2)其中， Sigmoid 函数 f (u i 2)，各层权系数 w ij 随机初始化，输出层 隐含层（节点数为 5）输出层图 5.1.2-1 神经网络而输出层输出值x3 (0,1) .(4)求各层的学习误差输出层误差为d3 x3(1 x3)(x3 y) ，2 2 2 3隐含层误差为d i x i (1 x i )w i d .(5)修正权系数w ij 和阀值i ,有：21 输入层与隐含层的连接权重：w ij (t 1) w ij (t) d i2x1j ，32隐含层与输出层的链接权重：w i(t 2) w ij (t) d3x i2.其中，t 为学习次数，为学习效率，即步长，一般比较小。
(6)判断学习结束，检验网络误差给出误差函数 e 1(x3y) 的标准，若满足误差要求，学习结束，固定权系数，2i 并重新对样本进行检验，计算出网络命中率；否则，一直循环至最大迭代次数n 。
( 7 )输入待测病例样本，对病例样本进行健康与否分类。