【摘 要】
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本文描述了肾衰竭治疗过程中腹膜透析液体重吸收率（PFAR）的预测问题。提出了基于改进遗传神经网络的PFAR预测模型。在文章中分析了PFAR的重要性和透析过程的复杂性，将改进遗传算
【机 构】
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华南理工大学精密电子制造装备教育部工程研究中心,北京大学肾脏病研究所,华南理工大学计算机科学与工程学院
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本文描述了肾衰竭治疗过程中腹膜透析液体重吸收率（PFAR）的预测问题。提出了基于改进遗传神经网络的PFAR预测模型。在文章中分析了PFAR的重要性和透析过程的复杂性，将改进遗传算法用于神经网络初始权重的确定，然后再利用神经网络的局部搜索能力确定最优遗传神经网络模型。这种方法充分利用了遗传算法的全局搜索的能力和神经网络局部快速搜索的优点，使两种方法充分互补。与标准的遗传神经网络仿真比较结果表明，该方法提高了学习速度和预测精度。
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