亡 ='1' where 是否死亡 <>'0'
update Sheet1$ set 工作单位='0' where 工作单位 is NULL or 工作单位='未提供' update Sheet1$ set
工
作
单
位
='1' where
工
作
单
位 <>'0' update Sheet1$ set 手机号=0 where 手机号 =1
附录3 SOFM神经网络模型程序 %clear
%P=[ ]:%训练样本输入数椐向量矩阵 %t=[ ]; %训练样本目标数据向量矩阵 %rand('state',0); %保证每次输出结果都相同 % p=p'; % t=t'; % x=p; % z=t;
net=newff(minmax(p),[16,1],{'tansig','purelin'},'trainrp'); 网络
net.trainparam.lr=0.1 % 学习速率 net.trainparam.mc=0.9; % 动量系数 net.trainparam.epochs=100000; %训练次数上限 net.trainparam.goal=0.02 %误差精度 [net,tr]=train(net,p,t); % 网络训练 y=sim(net,p); %预测分析 e=t-y %残差
res=norm(e) %整个网络误差 %x=[]'; %检验样本输入数据向景矩阵 %z=[]'; %检验样本目标数据向量矩阵
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% 创建神经r=sim(net,x) %检验样本预测分析 s=z-r %检验残差
m=1:length(t); %检验样本编号
plot(m,r,'*',m,z,'o') % 检验比较分析画图 xlabel('样本案例序号')%x轴名称 ylabel('概率')%y轴名称
附录4 logit回归不包括在方程中的变量进入方程a
附录5 SOFM神经网络模型存在医疗欺诈的部分医疗记录
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