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公开(公告)号：CN110070941A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910213236.6
申请日：2019-03-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WASP-BAS的肾小球滤过率估计方法，本发明先将实验数据划分为数据集、验证集、测试集；将连续找不到更小误差的次数作为约束条件，在不超过该次数的情况下进行循环，即一次剪枝过程；在一次剪枝之后暂时确定下了神经网络的结构，之后开始对这个神经网络进行精简，减少它的隐层神经元数目，即二次剪枝过程；最后得到确定了结构与权值阈值的神经网络，通过对该神经网络性别、年龄、身高、体重、白蛋白、血清肌酐和尿素这7个输入估计出肾小球滤过率。本发明二次剪枝部分用BAS进行了优化，将输入层到隐层权值阈值与隐层到输出层权值作为解向量优化；使WASP的剪枝效率更高且使预测结果更准确、更稳定。
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