《表1 基于MLP算法人工神经网络的小儿肺炎痰热闭肺证输入变量重要性》

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《基于决策树和人工神经网络的小儿肺炎痰热闭肺证诊断模型研究》

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运用MLP算法的人工神经网络对导入的筛选的17项自变量小儿肺炎数据库进行建模分析。结果显示训练样本的正确率为92.08%，测试数据集的正确率为91.2%。生成的神经网络模型中，隐藏层共含有7个神经元。见图6。其中小儿肺炎痰热闭肺证证候因子中占权重相对较高的有：痰多粘稠（24.8%）、痰色黄（18.5%）、苔黄（14.6%）、脉滑（7.5%）、咳嗽（6.1%）、呕吐（5.8%）、鼻塞（4.0%）、指纹紫滞（3.6%）。见表1。