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为研究头发中Ca，Mg，Al，Ca，Zn 5种微量元素以及w（Zn）／w（Cu）与高血压的相关性，利用径向基神经网络（RBF—NN）的函数逼近、模式识别和分类能力强以及学习速度快等特点，对微黄元素与高血压的相关性进行了研究；基于Matlab平台，对原始数据进行标准化预处理．45个作训练样本、8个作检测样本及其2个目标输出，建立了高血压分类的辅助诊断模型；同时与主成分分析法进行对照实验。结果表明，获得了最佳网络参数sc=0．1，me=43，分类准确率达到96．226％，径向基神经网络在判别分类上优于主成分分