基于主成份分析的遗传算法优化BP网络的分类应用

根据某医院提供高维小样本的数据,先用主成分分析降维,然后用四个BP网络构成的神经网络集成对样本进行测试,将结果简单平均。对比累积贡献率和集成输出模糊处理,得到模糊判断率和方差,来选定隐层节点数,从而确定BP网络结构,并用遗传算法来调整权值,从而得到较好集成的分类结果。本文拓展性强,适用于高维样本的分类及各行各业的分类问题。