基于LDBN的心脏病发病风险模型研究

发布时间：2017-12-06 19:30

  本文关键词：基于LDBN的心脏病发病风险模型研究

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【摘要】：随着技术的发展,深度学习和递归神经网络技术被广泛应用于各个领域并成功解决了困扰很多领域多年的难题。同时,随着社会的快速发展,我国人民物质生活水平的不断提高、人均寿命延长,心脏病越来越受到我国群众的关注。众多研究者已经提出了大量心脏病发病风险预测模型,但是某些预测模型由于采用的训练算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等限制,不能对心脏病进行精准的预测。因此,对心脏病发病风险模型的研究具有非常重要的意义。在这样的背景下,结合经典的深度学习算法DBN(Deep Belief Network)网络和改进的递归神经网络LSTM(Long Short Term Memory)网络,利用心脏病诊断相关医疗数据,构建基于LDBN(Long Deep Belief Network)的心脏病发病风险预测模型对心脏病进行更加准确的预测。首先对心脏病研究背景及意义,心脏病、深度学习以及递归神经网络研究现状进行描述。其次,从网络结构和训练算法两方面对构建LDBN有关的网络进行详细介绍。然后,按照数据预处理阶段、样本模拟阶段、相似度计算阶段、模拟样本处理阶段、数据集扩充及处理阶段、DBN网络训练阶段以及测试阶段对LDBN网络构建的过程进行介绍,其中详细介绍的是数据预处理阶段、样本模拟阶段、相似度计算阶段和DBN网络训练阶段。最后,利用LDBN模型进行实验,实验分两个阶段,第一阶段利用LSTM算法和BPTT算法对目标样本进行模拟并对模拟后的样本进行相应处理,达到扩充数据集的目的。第二阶段进行心脏病发病风险预测,利用分类准确率评价标准对采用不同心脏病发病风险预测模型进行心脏病预测得到的结果进行评价。实验结果表明,利用提出的基于LDBN的心脏病发病风险预测模型对心脏病进行预测,能够得到更高的分类准确率。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：R541;TP18

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本文编号：1259721