基于遗传算法和神经网络的矮小儿童智能诊断研究

发布时间：2017-07-02 07:02

  本文关键词：基于遗传算法和神经网络的矮小儿童智能诊断研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：矮小是阻碍儿童身心健康发展的儿科常见疾病，它不仅是患者的个人问题又是不得不面对的社会问题。儿童矮小的筛查、诊断、治疗是一项复杂的临床诊断技术，即使经验丰富的儿科临床专家也常常会因专业背景、专业方向、临床经验等因素影响产生漏查、漏诊、误诊等现象。因此，将科学的评测手段和丰富的临床经验相结合，利用先进的信息技术，实现矮小症的计算机辅助诊断，不仅可以提高临床筛查、诊断的准确性和劳动效率，还可以使广大患者能够在基层医疗机构及时得到有效的筛查、诊治，也有助于患者的分流、分级就诊。 本文针对以生长发育所导致儿童矮小的问题，，利用计算机辅助诊断方式建立基于人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）的智能诊断系统。并提出了一种基于遗传算法（GeneticAlgorithm，简称GA）优化BP（Back Propagation反向传播）网络的矮小儿童智能诊断模型，该模型将BP神经网络和遗传算法的优势充分融合。 构建了影响儿童矮小评测的指标体系，将遗传算法与BP网络结合，利用遗传算法的全局搜索能力优化BP网络的结构参数。最后进行实例计算，结果表明该方法有效克服了BP算法局部收敛、泛化能力弱等问题，新模型采用的算法具有收敛速度快，结果精度高的优点，有效适用于对儿童矮小问题的智能诊断。
【关键词】：矮小儿童 神经网络 BP算法 遗传算法 智能诊断
【学位授予单位】：河北工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：R725.8;TP18
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 研究目的与意义11
• 1.2 人工智能的发展与应用11-14
• 1.2.1 人工智能的发展历程11-13
• 1.2.2 人工智能在医学中的应用概况13-14
• 1.3 矮小儿童医学诊断的研究概况14-15
• 1.4 课题主要研究内容与章节安排15-17
• 1.4.1 主要研究内容15-16
• 1.4.2 本文的章节安排16-17
• 第2章 矮小症诊断原理与临床数据处理17-27
• 2.1 矮小症医学诊断原理17-22
• 2.1.1 儿童矮小症概述17-18
• 2.1.2 儿童矮小症医学诊断方式18-20
• 2.1.3 儿童矮小症病因类型分析20-22
• 2.2 矮小症病例样本数据规范化22-26
• 2.2.1 神经网络数据规范化的必要性22-23
• 2.2.2 矮小儿童病例数据的数值抽象23-24
• 2.2.3 实验数据预处理24-26
• 2.3 本章小结26-27
• 第3章 基于神经网络的智能诊断模型27-40
• 3.1 人工神经网络概述27-32
• 3.1.1 人工神经元模型27-30
• 3.1.2 人工神经网络的特点30-31
• 3.1.3 人工神经网络的模型分类31-32
• 3.1.4 人工神经网络的学习规则32
• 3.2 反向传播（BP）网络32-39
• 3.2.1 BP 网络的结构33
• 3.2.2 BP 网络的学习及算法流程33-37
• 3.2.3 传统 BP 网络在实际应用中存在的问题37-38
• 3.2.4 传统 BP 算法的改进38-39
• 3.3 本章小结39-40
• 第4章 基于遗传算法的 BP 网络优化40-49
• 4.1 遗传算法概述40-41
• 4.2 遗传算法的基本操作与方法41-46
• 4.2.1 编码问题42-44
• 4.2.1.1 编码原则42
• 4.2.1.2 编码方法42-44
• 4.2.2 适应度函数44-45
• 4.2.3 选择算子45
• 4.2.4 交叉算子45-46
• 4.2.5 变异算子46
• 4.3 遗传算法与 BP 网络的结合46-48
• 4.3.1 遗传算法优化 BP 网络的思路46-47
• 4.3.2 遗传算法优化 BP 网络的步骤47-48
• 4.4 本章小结48-49
• 第5章 矮小儿童智能诊断设计及仿真实验49-61
• 5.1 智能诊断系统总体设计流程49-50
• 5.2 矮小儿童智能诊断的 BP 网络设计50-55
• 5.2.1 网络结构的确定50-51
• 5.2.1.1 输入输出节点数50
• 5.2.1.2 隐含层的层数50
• 5.2.1.3 隐含层节点数50-51
• 5.2.2 模型重要参数的设置51-54
• 5.2.3 MATLAB 中 BP 网络的训练过程54
• 5.2.4 矮小儿童智能诊断模型的确立54-55
• 5.3 遗传算法对系统的优化设计55-58
• 5.4 矮小儿童智能诊断的 MATLAB 仿真与结果分析58-60
• 5.5 本章小结60-61
• 总结61-63
• 致谢63-64
• 参考文献64-67
• 作者简介67
• 攻读硕士期间发表的学术论文和参加科研情况67-68

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 江金龙;朱亚军;薛云灿;;基于变区域搜索的改进遗传算法研究[J];九江学院学报(自然科学版);2006年03期

2 林中营;虞科;程翼宇;沈朋;;遗传算法优化尿样核苷毛细管电泳分析条件[J];药物分析杂志;2007年03期

3 曹明勇;陈超敏;周凌宏;童蕾;;双种群遗传算法优化射野方向及权重的研究[J];医疗卫生装备;2008年10期

4 蒋兴波;许开云;吴耀民;;卫勤最短回路问题的遗传算法求解[J];解放军医院管理杂志;2010年03期

5 周琴;孔玉;;基于遗传算法的医用溶液测定[J];医疗卫生装备;2011年04期

6 刘继清;;遗传算法在装备供应优化问题中的应用[J];江汉大学学报(自然科学版);2011年04期

7 乔树清;;改进后的遗传算法在排课系统中的应用研究[J];齐齐哈尔医学院学报;2007年16期

8 邢大地;吴效明;;基于改进的遗传算法求解脑电逆问题[J];中国组织工程研究与临床康复;2009年17期

9 杜海舰;伍瑞昌;王运斗;;基于遗传算法的带有软时间窗的卫生车辆调度优化研究[J];数理医药学杂志;2011年05期

10 唐梅,金丕焕;遗传算法及其在统计中的应用[J];医学信息;1999年10期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 韩娟;;遗传算法概述[A];第三届河南省汽车工程科技学术研讨会论文集[C];2006年

2 庞国仲;王元西;;基于遗传算法控制步长的定性仿真方法[A];'2000系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2000年

3 林家恒;李国锋;田国会;刘长有;;遗传算法在旋转货架拣选优化中的应用[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年

4 史骏;裘聿皇;;遗传算法中基因排列方式对运行的影响[A];1996年中国控制会议论文集[C];1996年

5 韩战钢;;遗传算法及在经济中的应用[A];Optimization Method, Econophysics and Risk Management--Proceedings of CCAST (World Laboratory) Workshop[C];2001年

6 唐毅;葛运建;王定成;江建举;;遗传算法在运动员技术动作优化中的应用研究[A];2003年中国智能自动化会议论文集（下册）[C];2003年

7 文泾;朱玉文;;用遗传算法进行航线规划[A];全国第16届计算机科学与技术应用（CACIS）学术会议论文集[C];2004年

8 于春梅;黄玉清;杨胜波;;遗传算法在参数辨识中的应用进展[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年

9 王志宏;王斌;;基于遗传算法的非确定性目标优化[A];中国自动化学会全国第九届自动化新技术学术交流会论文集[C];2004年

10 王晓东;刘全利;金吉凌;王伟;;基于序次优化策略的改进遗传算法[A];第二十三届中国控制会议论文集（下册）[C];2004年

中国重要报纸全文数据库 前2条

1 林京;《神经网络和遗传算法在水科学领域的应用》将面市[N];中国水利报;2002年

2 高雪娟;协同设计的平台策略[N];中国计算机报;2006年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 周辉仁;递阶遗传算法理论及其应用研究[D];天津大学;2008年

2 郝国生;交互式遗传算法中用户的认知规律及其应用[D];中国矿业大学;2009年

3 侯格贤;遗传算法及其在跟踪系统中的应用研究[D];西安电子科技大学;1998年

4 马国田;遗传算法及其在电磁工程中的应用[D];西安电子科技大学;1998年

5 唐文艳;结构优化中的遗传算法研究和应用[D];大连理工大学;2002年

6 周激流;遗传算法理论及其在水问题中应用的研究[D];四川大学;2000年

7 刘冀成;基于改进遗传算法的生物电磁成像与磁场聚焦应用研究[D];四川大学;2005年

8 袁丽华;基于物种进化的遗传算法研究[D];南京航空航天大学;2009年

9 李航;遗传算法求解多模态优化问题的研究[D];天津大学;2007年

10 石玉;提高实数遗传算法数值优化效率的研究[D];南京航空航天大学;2002年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 谷克;遗传算法在公路路线智能决策系统中的应用研究[D];长安大学;2008年

2 李艳娇;基于改进遗传算法的刚架结构截面力学特性参数优化的研究[D];吉林大学;2009年

3 任巍;求解极小碰集的遗传算法的研究与改进[D];吉林大学;2009年

4 王赫;混沌遗传算法在模式识别中的应用[D];东北电力大学;2009年

5 于蕾蕾;双种群遗传算法的改进及其应用研究[D];合肥工业大学;2009年

6 王婧;遗传算法及其在聚类分析中的应用[D];华中师范大学;2009年

7 胡文斯;基于遗传算法的车间作业调度问题的研究[D];中国海洋大学;2009年

8 吴明华;基于遗传算法的养护机械生产车间作业调度问题的研究[D];长安大学;2007年

9 尉钰;基于改进遗传算法的桥梁模型动力优化[D];长安大学;2007年

10 王银年;遗传算法的研究与应用[D];江南大学;2009年

  本文关键词：基于遗传算法和神经网络的矮小儿童智能诊断研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：508838