目的 用BP-人工神经网络(Back-propagation neural network,BP-ANN)建立性病艾滋病预测模型.方法 对330例感染性病艾滋病的出入境人员和330例非性病出入境人员进行统计分析,以15个自变量(包括年龄、性别、国籍、职业、文化程度、国内外劳务史、性伴侣数、生殖系统异常症状史、不洁性生活史、明确性伴侣是否有性病、合法性伴侣是否是性病的高危人群、输血史、吸毒史、是否有同性性伴侣和是否拒绝流行病学调查)建立对患病状态的BP-ANN.结果 性病患者与非性病者的年龄、性别、国籍、职业、文化程度、国内外劳务史、性伴侣数、病史、不洁性生活史、性伴侣情况的差异有统计学意义(P＜0.01).隐含层神经元个数为7个BP-ANN的预测效果最好,网络结构为15-7-1,其训练准确率、校验准确率和测试准确率分别达到93.94
作者：吴海磊；钱吉生；徐兴大；张纯
来源：中国艾滋病性病 2007 年 13卷 6期
