《表2 BP神经网络识别准确率》

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《基于多种信息处理方法的大肠癌中医证候模型构建》

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神经网络编程过程使用R统计软件中的Nnet package包来实现。系统根据设定的参数和初值，以专家辨别证型分类结果为因变量，症状为自变量，排除无证可辨的54例患者，在剩下的1 003例中随机选取803例作为网络学习训练样本，剩余的200例作为测试样本，用来评价神经网络的学习效果，来测试BP神经网络建模识别证型准确率，结果BP神经网络对各个证型识别准确率分别为脾虚气滞（42.5%）、脾肾阳虚（32.4%）、肾精亏虚（85.7%）、湿热蕴结（70.0%）、气血两虚（73.2%），见表2。