基于人工神经网络的高血压预测模型

任金闿; 吴钊和; 高景琦; 郑云鹤; 文正洙

doi:10.16379/j.cnki.issn.1004-4353.2024.02.010

延边大学学报（自然科学版） ›› 2024, Vol. 50 ›› Issue (02) : 95 -100. DOI: 10.16379/j.cnki.issn.1004-4353.2024.02.010

基于人工神经网络的高血压预测模型

任金闿, 吴钊和, 高景琦, 郑云鹤, 文正洙

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摘要

为准确预测高血压患者，文章提出了一种基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)的高血压预测模型.该模型在原始的ANN模型中引入了批归一化层（batch normalization,BN）和残差连接（residual connection），以改进原始ANN模型所存在的缺陷.实验表明，该模型的收敛速度显著高于原始模型，且可有效加快模型的训练过程.研究结果可为高血压的早期预测和干预提供参考.