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摘要
随着智慧社区的实践建设和发展，传统的社区服务已无法满足居民的要求，智慧医疗作为社区服务的重要内容，更必不可少。面对当代社区居民生活习惯不良，身体检查不及时而导致慢性病病例日益增多的情况，建立了针对高血压疾病的BP神经网络(BPNN)预测模型。针对智慧社区数据采集不完备、数据丢失等导致的单值缺失问题，提出了基于BPNN预测插补的算法，以已知健康信息预测插补出缺值信息，再将补全后的数据预测出居民得高血压的风险，即可对含缺值的样本进行高血压预测的方法。实验结果显示BPNN插补法比传统的插补法的准确度更高，误差为5.3%,且插补后数据应用于高血压预测也效果更优，正确率为93%,即该模型可对不完备数据样本进行高血压预测，在居民体检前可提供预测结果，节省医疗资源，为社区居民提供一定的医疗保障服务。
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单位河海大学; 机电工程学院
