【摘 要】
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对胎儿体重的预测在产科临床上具有非常重要的意义,传统上采用回归分析方法预测胎儿体重,存在可靠性差等缺点.本研究采用反向传播(BP)人工神经网络方法预测胎儿体重,实验中采
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对胎儿体重的预测在产科临床上具有非常重要的意义,传统上采用回归分析方法预测胎儿体重,存在可靠性差等缺点.本研究采用反向传播(BP)人工神经网络方法预测胎儿体重,实验中采用双顶径、小脑横径、腹围、肝脏长度、股骨长度、股骨皮下脂肪厚度、孕龄等参数作为BP神经网络的输入参数,网络由输入层、隐含层和输出层三部分组成.对109例临床资料进行预测,结果为:训练组预测符合率达89.77%,平均绝对误差104.22 g,平均相对误差3.24%;验证组预测符合率达76.19%,平均绝对误差190.84 g,平均相对误差5.60%.表明人工神经网络预测胎儿体重方法十分有效,准确性高于回归方程.
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