RBF神经网络改进模型在医学生UPI中的仿真研究

采用概率竞争和RBF(Radial-based Function Method)相结合的神经网络模型,研究UPI(UniversityPersonality Inventory大学生心理健康清单)多变量非线性诊断指标和分类标准的内在联系。提出了一种UPI辅助诊断的概率竞争型RBF神经网络的解决方案,把UPI数据作为概率竞争和RBF神经网络改进模型的输入,构建2层改进的RBF神经网络仿真模型。实验结果显示,综合运用概率竞争和RBF神经网络的方法能使UPI分类达到较好的效果。构建的概率竞争神经网络模型用于UPI的辅助诊断是可行的。