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神经网络及其在医学方面的应用


稿号:0906004(修改稿) 人工神经网络及其在公共卫生领域的应用 沈波(综述) ,郑能雄 (审校) ,刘宝英 (审校) 1 1 2 摘要:人工神经网络(ANN,简称神经网络)由于其具有高度的自适应性、非线性、善 于处理复杂关系的特点,较传统统计方法具有很多优点,对其目前在公共卫生领域中的应用 进行综述。 关键词:人工神经网络;公共卫生;卫生统计; 人工神经网络(artificial neural network,ANN,简称神经网络)是由大量的、简 单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而成的复杂网络系统,它反映了人脑功能的许 多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学系统。神经网络的发展与神经科学、数理科学、 认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学和分 子生物学等有关,是一门新兴的边缘交叉学科。 神经网络起源于 20 世纪 40 年代, 1943 年心理学家 McCulloch 和数学家 Pitts 合作提出 了神经元的数学模型,即 MP 模型,从此开创了神经科学理论研究的新时代。神经网络的发展 经历了 20 世纪 60 到 70 年代低潮期,80 年代又进入新的研究高潮。1987 年 6 月在美国加州 举行了第一届神经网络国际会议,并成立了国际神经网络学会。我国的“863”高技术研究计 划从 1990 年开始批准了关于神经网络的课题, 自然科学基金与国防科技基金也把神经网络列 [1] 入选题指南,对中选的课题提供研究资助 。 1 人工神经网络模型的原理和结构 人工神经网络根据神经元的生物特性和功能,把它抽象为简单的数学模型(如图 1),X1, X2,……,Xn 是神经元的输入,即是来自前级 n 个神经元的轴突的信息,θ i 神经元的阈值; 是 i Wi1,Wi2……,Win 分别是 i 神经元对 X1,X2,……,Xn 的权系数,也即突触的传递效率;Yi 是 i 神经元的输出;? ?? ? 是传递函数,它决定 i 神经元受到输人 X1,X2,……,Xn 的共同刺激达到 阀值时以何种方式输出。 图 1 神经元的数学模型 神经元和神经网络的关系是元素与整体的关系。神经元的结构很简单,工作原理也不深 奥。但用神经元组成的神经网络就非常复杂,其功能也十分奥妙。下面是一个最常用的三层 BP 网络模型,网络包括一个输入层,一个输出层,一个或多个隐含层(中间层) 。同层节点 (单元)中没有任何连接,各层之间实现全连接,典型的 BP 神经网络是含有一个隐含层的 三层网络结构(图 2) , 第一作者简介:沈波(1974-) ,男,医学硕士,主管医师,主要从事疾病预防控制工作。 1.作者单位:福州市疾病预防控制中心,福州 350004;2.福建医科大学,福州 350004。 图2 3 层 BP 网络结构 这个网络的输入层有 n 个神经元,输出层有 q 个神经元,隐含层有 p 个神经元。输入 信号从输入层节点依次传过各隐含层节点,然后传到输出层,每一层节点的输出只影响下一 层节点的输出,相邻层每个节点通过适当的连接权值前向连接。BP 网络可以看作是一个从输 入到输出的高度非线性映射。 2 神经网络的基本类型和特点 人们根据不同的应用,研制出许多种不同的神经网络模型,因此人工神经网络的分类也 有很多标准,如按性能可分为连续型与离散型网络或确定性与随机性网络;按学习方法可分 为有导师学习或无导师学习;按连接突触性质可分为一阶线性关联网络或高阶非线性关联网 络。但常见的人工神经网络按信息传递的路径和网络结构的不同,归

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