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冠心病是严重危害人民健康的常见病，作为慢性病中死亡人数较多的疾病，它给国家、医疗系统造成了巨大的负担，给患者自身及其家属带来了很多痛苦。人工神经网络在冠心病的诊断方面已经有了一些应用，但目前主要集中在临床实验。在家庭环境中，通过普适计算的方式对冠心病进行预警的领域依旧空白。本文从冠心病的患病概率入手，选取一些日常容易获得的检测指标，通过医学统计确认其有效性，使用人工神经网络中的BP 网，对预警算法进行理论上的探讨，最后通过工程上的实践，将算法迁移到智能手机平台，实现家庭环境中的系统实现。