【摘 要】
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提出了一种随机协同分解粒子群（RCDPSO）优化的Takagi-Sugeno（T-S）模糊神经网络临床路径变异处理方法.在子种群的协同进化过程中,执行顺序随机确定后,选取表现最优的粒子进行分解,
【机 构】
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上海交通大学工业工程与物流工程系,上海市普陀区中心医院,上海市第六人民医院
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提出了一种随机协同分解粒子群（RCDPSO）优化的Takagi-Sugeno（T-S）模糊神经网络临床路径变异处理方法.在子种群的协同进化过程中,执行顺序随机确定后,选取表现最优的粒子进行分解,对表现最差的粒子进行交叉和变异,并保持子种群的总数不变,既保证了收敛速率,又增加了种群的全局搜索能力.在此基础上,加入了变异扰动机制,增加了种群的多样性,防止种群陷入局部最优.最后以骨肉瘤术前化疗临床路径变异（肝中毒）为例,进行实例验证.结果表明,在处理临床路径变异方面,RCDPSO优化的T-S模糊神经网络与其他算
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