BPNN与SVM在医院管理综合评价中的应用

• 作 者: 李望晨 王培承 潘庆忠
• 机 构: 潍坊医学院数学教研室
• 出 处: 中国卫生统计
• 发表日期: 2008年1期
• 关键词: BP神经网络 支持向量机 主成分分析 医院管理 综合评价 BP neural network Support vector machine Principal

目的探讨医院管理多指标综合评价两种机器学习方法，并比较性能。方法主成分分析与因子分析，BPNN，SVM。结果资料中17所医院指标数据以及用主成分法所得综合得分组成训练样本，第18所医院作为待评价样本。当用35维原始指标输入训练和仿真网络时，低样本容量和高维网络结构导致评价结果较差；经主成分法指标降维后11维网络输入后改善评价结果。采用基于统计学习的SVM方法进行实验并作交叉检验，评价好而且稳定；改进后11维模型输入时结果更优。结论SVM对高维小样本评价问题有优良非线性泛化能力。