【摘 要】
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本文采用反向传播神经网络算法，根据孕妇身高、体重、宫高及腹围预测胎儿体重。建立了一个预测胎儿体重的网络模型，讨论了确定网络拓扑结构的方法。采用该方法预测了１４０例胎儿体重
【机 构】
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安徽医科大学附属医院妇产科,合肥工业大学生物机电所
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本文采用反向传播神经网络算法，根据孕妇身高、体重、宫高及腹围预测胎儿体重。建立了一个预测胎儿体重的网络模型，讨论了确定网络拓扑结构的方法。采用该方法预测了１４０例胎儿体重，预测符合率高达８５％，相对误差１０％者占预测总数的９４２８％。采用神经网络分析输入对于输出的贡献的结果表明孕妇宫高对于胎儿体重影响最大。
In this paper, backpropagation neural network algorithm, according to the height, weight, height and abdominal circumference of pregnant women predict fetal weight. A network model to predict fetal weight was established and a method to determine the network topology was discussed. This method was used to predict the weight of fetus in 140 cases. The predicted coincidence rate was 85%, and the relative error 10% accounted for 9428% of the predicted total amount. The results of using neural networks to analyze the contribution of input to output show that uterine height of pregnant women has the greatest impact on fetal body weight.
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