《表1 心脏神经官能症患者的辅助诊断相关变量》

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《基于前馈神经网络的心脏神经官能症辅助诊断研究》

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医疗信息系统中的患者信息多种多样，要将原始数据属性通过数据预处理转换为数据特征，采用无量纲化进行标准化，通过区间缩放将特征值转换到[0，1]区间上，或采用二值化，基于给定阈值，将定量特征按阈值划分。在数据预处理后，还要从众多的数据中进行特征选择，主要根据特征是否发散判断该特征对样本区分的作用，根据特征与目标的相关性判断特征最终选择[6-8]。数据集不仅有患者的年龄、性别、血型、职业、相关疾病史，还有记录了患者包括心悸心慌、心率过快、心前区疼痛、胸闷、气短、呼吸困难等患病症状，以及简单的医疗设备检查，如心电图、彩超、心肌酶等检查结果，这些数据集合可以用于心脏神经官能症的辅助诊断。本研究选取的样本结构如表1所示，前面9个变量为输入变量，这些变量是我们所需要的训练集的特征变量，第10个变量为输出期望值。将样本分成两部分，分别为训练样本和测试样本。