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基于径向基函数神经网络模型构建噪声作业工人高频听力损失仿真模型
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作者 邢聪 张宝芳 《现代医学》 2023年第3期354-361,共8页
目的:构建噪声作业工人高频听力损失仿真模型,为预防职业性高频听力损失提供依据。方法:对2018至2021年宝鸡市某哨点监测医院职业人群高频听力损失进行描述性分析并对其影响因素进行多因素Logistic回归分析。基于径向基函数神经网络模... 目的:构建噪声作业工人高频听力损失仿真模型,为预防职业性高频听力损失提供依据。方法:对2018至2021年宝鸡市某哨点监测医院职业人群高频听力损失进行描述性分析并对其影响因素进行多因素Logistic回归分析。基于径向基函数神经网络模型构建相关影响因素下的噪声作业工人高频听力损失仿真模型。结果:职业人群高频听力损失检出率为12.1%;相对于从不使用防护耳塞(耳罩),总是使用为保护因素;随着从事接触噪声年限越长,听力损失危险越大;相对于每天打电话时间较短(≤15 min),打电话时间长为危险因素;患有糖尿病是高频听力损失的危险因素。构建的径向基函数神经网络模型显示,工作场所防护耳塞(耳罩)使用情况标准化重要性为100%,月收入情况为85.1%,每天打电话时间为60.9%,文化程度为59.0%,从事接触噪声年限为56.1%,是否患有糖尿病为53.5%,总体预测效果较好。结论:该职业人群噪声危害严重,工人高频听力损失发生率较高;文化程度、月收入、工作场所使用耳塞的频率、接触噪声的年限、每天打电话的时间、是否有糖尿病是高频听力损失的危险因素。 展开更多
关键词 径向基函数 神经网络 噪声作业 高频听力损失
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