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在遗传性疾病的研究中,对于不同位点上的碱基排列顺序会直接影响疾病的发病情况,因此通过构建数学模型对遗传性疾病的针对问题进行研究,通过循环和判断,将字符类型的碱基排列顺序组合情况转换为了数值编码的方式,方便后续患病模型的构建,分析了患病模型和位点碱基排列的关系,基于BP神经网络,确定了输入层、输出层的个数同时基于经验公式确定了隐含层的个数为5,基于BP神经网络对患病模型进行了训练,通过多次运行,取其正确率的平均值作为模型最终的平均值#数学建模##MATLAB##神经网络#
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