基于晶状体中微量元素与白内障关系的广义回归神经网络模式识别

摘要：

选择微量元素Sr,Mg,Na,K,Mn,Cu,Fe和Zn在晶状体中的含量作为识别白内障患者的指标,建立了广义回归神经网络(GRNN)模式识别.选择20个样本为训练集,5个样本为预测集.结果表明,与BP神经网络相比,该种网络具有设计简单与收敛快的优点,对给定的数据能完全识别,预示着通过对晶状体中的微量元素含量的分析,可能作为白内障患者诊断的一种辅助手段.

关键词：微量元素、白内障、广义回归神经网络、模式识别

所属期刊栏目：24

分类号：O651(分析化学)

资助基金：川北医学院青年基金院基金2004理-11

在线出版日期：2007-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：214-217