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摘要
传统的BP神经网络存在收敛慢、局部最优等缺陷，因而将一种具有全局搜索能力的遗传算法(GA)融入BP神经网络，在计算机中模拟生物进化机制来寻找全局最优解，并研究其在心脏病预测中的应用。运用MATLAB搭建一个3层的GA-BP神经网络，以开源数据集Heart Disease UCI中的胸痛类型、静息血压、最大心率等14个信息属性作为输入，通过实验对比GA-BP神经网络与传统BP神经网络的性能。结果表明，GA-BP神经网络的收敛速度和预测精度均高于传统的BP神经网络，并且在中老年人的心脏病预测中具有显著的效果，从源头上降低了心脏病的发病率。该项研究对心脏病防治具有较大的参考价值。
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