【摘 要】
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由Ｋ、Ｎａ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｆｅ、Ｃｕ、Ｚｎ和Ｍｎ在老年性晶状体中的含量，运用人工神经网法成功地将老年性白内障、白内障晶状体核和正常人晶状体划分为３类。同时讨论了神经网的结构（层数及每层的结点数）、初始
【机 构】
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白求恩医科大学一院，中国科学院长春应用化学研究所
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由Ｋ、Ｎａ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｆｅ、Ｃｕ、Ｚｎ和Ｍｎ在老年性晶状体中的含量，运用人工神经网法成功地将老年性白内障、白内障晶状体核和正常人晶状体划分为３类。同时讨论了神经网的结构（层数及每层的结点数）、初始权重等对神经网性能的影响。随机地将３０个晶状体分为训练集和测试集，其识别率及预测率均达到１００％。
The contents of K, Na, Ca, Mg, Fe, Cu, Zn and Mn in senile lens are divided into three groups according to the content of senile cataract, cataract lens and normal lens by artificial neural network. At the same time, the effects of neural network structure (number of layers and number of nodes per layer), initial weights on neural network performance are discussed. 30 lenses were randomly divided into training set and test set, the recognition rate and prediction rate reached 100%.
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