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【基于特征选择的自适应模糊神经网络在肾小球滤过率中的应用】 肾小球滤过率（GFR）是临床医学中评估肾脏功能的重要指标，它可以帮助医生判断慢性肾病（CKD）的阶段，并据此制定治疗策略。传统的GFR测量方法，如菊粉清除率和同位素标记物清除率，由于成本高和潜在的放射性风险，限制了其在临床的广泛应用。因此，研究者提出了一种结合特征选择和自适应模糊神经网络（AFNN）的方法，以更有效且安全的方式预测GFR。 该研究首先对29个可能影响GFR的特征进行了相关性分析，通过这种方法筛选出5个最具影响力的特征。特征选择在机器学习中至关重要，它能减少冗余信息，提高模型的准确性和效率。通过相关性分析，可以识别出那些对目标变量（GFR）有显著影响的特征，从而减少计算负担，增强模型的解释性。 接下来，这5个精选的特征被转化为模糊系统中的元素。模糊化过程是将连续的实值数据转化为离散的模糊集，以便更好地处理不确定性和复杂性。初始的隶属度函数被定义，这是模糊逻辑的关键组成部分，它决定了每个输入值属于某一模糊集合的程度。随后，基于这些特征和隶属度函数，构建了模糊规则，这些规则构成了模糊神经网络的基础。 自适应模糊神经网络（AFNN）是一种融合了模糊逻辑和神经网络的模型，它具有自适应学习能力，能够根据训练数据自动调整其结构和参数。在这个研究中，通过参数训练AFNN模型，找到最佳配置，以最大化预测GFR的准确性。这个优化过程可能包括调整模糊规则的数量、修改隶属度函数的形状，或者调整神经网络的连接权重等。 实验结果显示，使用这种特征选择的AFNN方法对6个月、12个月和18个月后的CKD患者的GFR进行预测时，误差显著低于其他传统方法。最小标准化误差达到了1.0795×10^-6，这表明模型具有极高的精度和泛化能力，能够在未见过的数据上有效地进行预测。 这种方法的应用不仅提高了GFR的预测精度，还减少了对昂贵或有潜在风险的检测手段的依赖。对于临床实践来说，这意味着能够更早地识别CKD的发展，及时采取干预措施，从而改善患者预后。此外，这种方法也可以推广到其他需要预测性建模的领域，如心血管疾病的风险评估或糖尿病的病情预测，展示了深度学习和机器学习在医学领域的巨大潜力。 这项研究创新性地将特征选择与自适应模糊神经网络相结合，为GFR的预测提供了一个高效、精确的工具，进一步推动了医疗健康领域的数据建模技术。未来的研究可以探索更多特征的选取和优化模糊神经网络结构，以提升模型的预测性能和临床实用性。