【摘 要】
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本文将一典型的人工神经网络模型─反向传播模型应用到功能性食管病诊断分类中，对过去存档的132例患者数据和住院及门诊的38例患者进行实际分类测试，其分类准确率平均达到98％，其
【机 构】
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本文将一典型的人工神经网络模型─反向传播模型应用到功能性食管病诊断分类中，对过去存档的132例患者数据和住院及门诊的38例患者进行实际分类测试，其分类准确率平均达到98％，其中，对高张力型、低张力型、高动度型、低动度型功能性食管病的诊断分类正确率达到99．3％，部分病例并经手术及其它检测方法所证实。
In this paper, a typical artificial neural network model-the back propagation model is applied to the diagnosis and classification of functional esophageal diseases. In the past, 132 cases of patient data and 38 inpatients and outpatients were tested in actual classification tests, and the classification accuracy was average. 98%, of which, the diagnostic accuracy rate of high-tension, low-tension, high-mobility, low-mobility functional esophageal diseases was 99.3%. Some cases were confirmed by surgery and other testing methods. .
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