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用广义回归网络模型建立糖尿病和高脂血症预测网络模型，结果准确率高，达到了预测的目的。避免了BP网络预测同样的数据库。算法冗长，网络预测结果不稳定的缺点。经过对比，GRNN网络具有更好的拟合精度和预报精度。实例分析证明，广义回归网络模型可以应用于疾病预测数据处理工作，并可以取得更优的分析结果。
GRNN神经网络在信息分析预测中的应用
【摘 要】
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用广义回归网络模型建立糖尿病和高脂血症预测网络模型，结果准确率高，达到了预测的目的。避免了BP网络预测同样的数据库。算法冗长，网络预测结果不稳定的缺点。经过对比，GRNN网络
【机 构】
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中国矿业大学实验室与设备管理处
【出 处】
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数据采集与处理
【发表日期】
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2009年B10期
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