摘  要： 針對社區(qū)網(wǎng)格化管理中老年人多類健康體征數(shù)據(jù)的在線評估要求,，提出一種基于蟻群聚類的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估模型。模型在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)上引入了蟻群聚類算法,。仿真的性能結(jié)果和實驗結(jié)論表明,，該模型兼具蟻群算法良好的全局最優(yōu)策略和徑向基網(wǎng)絡(luò)的快速收斂性能,，能準(zhǔn)確及時地評估老年人的健康狀況,。
關(guān)鍵詞： 健康檢測,；網(wǎng)格化管理；在線評估,；蟻群算法,；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

     隨著社會進步和經(jīng)濟發(fā)展，人口老齡化問題已成為中國21世紀(jì)最為突出的社會問題之一,。江蘇省作為全國人口大省,，老齡化程度高于全國水平，截至2008年底,，江蘇省老年人口已超過1 218萬,，占戶籍人口總數(shù)的16.5%[1]。由于傳統(tǒng)的健康調(diào)查報告,，社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心的定期人工監(jiān)測,、回訪等方式已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法滿足老人健康監(jiān)測的動態(tài)、實時性需求,，因此,，以社區(qū)為整體，以樓層為網(wǎng)格單元,，對單元網(wǎng)格內(nèi)老人健康體征數(shù)據(jù)進行實時采集,，并使用老人健康評估模型進行在線分析，是一種可行并行之有效的方法,。
    本文構(gòu)建了一種老人日常體征數(shù)據(jù)的健康評估的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,，模型的聚類算法采用蟻群算法[2]，通過與傳統(tǒng)的K均值聚類算法比對可知,，基于蟻群聚類[3]的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能有效避免局部收斂且學(xué)習(xí)樣本很少,，對于老人健康檢測的服務(wù)要求來說，本模型是相當(dāng)合適的,，而且模型又兼具傳統(tǒng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂快,，學(xué)習(xí)性能優(yōu)越的特點，預(yù)測成功率達到了97%以上,。本模型能真正實現(xiàn)對老人健康體征信息的主動監(jiān)測和及時處理,，大大提高社區(qū)醫(yī)療服務(wù)水平和質(zhì)量。
1 問題數(shù)學(xué)描述
    RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常分成三層：輸入層,、隱性層和輸出層,。輸入層節(jié)點為模式樣本集合，X={Xi,，i=1,，2，…，N},，其中Xi為M維模式矢量,，即Xi=[Xi1，Xi2,，…,，XiM]T，N為輸入層節(jié)點數(shù),。輸出層節(jié)點是線性組合器,，可調(diào)節(jié)參數(shù)就是該線性組合器的權(quán)值Wk。隱性層采用蟻群算法,，將聚類按最鄰近法則規(guī)劃,，信息素賦相同的初值Tij(i=1，2,，…,，N；j=1,，2,，…，K),。
    聚類中心的偏離誤差公式如下：    
    
2.2 蟻群聚類算法學(xué)習(xí)過程設(shè)計
    根據(jù)上述數(shù)學(xué)模型推導(dǎo),，設(shè)計出蟻群聚類算法的流程圖如圖1所示。

    基于蟻群聚類算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有蟻群算法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙重優(yōu)點,，使網(wǎng)絡(luò)具有更高的收斂速度和較強的學(xué)習(xí)能力,。通過實例表明，基于蟻群算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較強的分類能力,，能夠得出較公平,、公正的評價結(jié)果，用該評價模型對社區(qū)老年人健康狀況進行綜合評價是可行的,。通過使用模型進行評價,，大大減少評價工作量，降低評價的主觀性,，提高評價結(jié)果的合理性,。下一步的工作是對蟻群聚類算法進行算法策略改進，提高搜索速度,，降低模型整體的評價執(zhí)行時間,。
參考文獻
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