基于粒子群优化BP神经网络的医患关系风险预警模型
为了提高医患关系风险预警的准确度,提出一种基于粒子群优化反向传播( back propagation,BP)神经网络的医患关系风险预警模型。首先采用通过粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值的方法来提高BP神经网络的预测准确度；通过对模型优化前后的对比分析,得出优化后模型预测误差更小的实验结果。仿真结果表明：此方法建立的医患关系风险预警模型收敛速度更快,预测精度更高。
神经网络、粒子群算法、医患关系风险预警
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TP183(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目61572074
2017-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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