基于深度学习的心脑血管疾病预测方法研究

发布时间：2017-03-23 10:08

  本文关键词：基于深度学习的心脑血管疾病预测方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着计算机技术的发展,将计算机技术应用在医疗方面进行疾病预测已经成为当前研究的热点,并且具有非常重要的意义。深度学习技术是近几年机器学习的一个最新研究成果,论文尝试将深度学习技术应用到心脑血管疾病预测。论文完成的主要工作如下:(1)心脑血管疾病数据的归一化针对人体生理数据各个属性值的物理意义和数量级差异,消除指标之间的量纲影响,论文采用Z-score标准化方法计算出数据集中各个属性的平均值和数据集的标准差,完成数据集的归一化处理。(2)基于DBN,构建心脑血管疾病预测模型结合心脑血管疾病数据的特点,构建基于DBN的心脑血管疾病预测模型。该模型的学习训练核心包括受限玻尔兹曼机网络和BP神经网络,采用贪婪逐层学习算法进行训练,完成输入结点、隐含层的层数以及各个隐含层结点个数的确定,最终确定出最优的DBN预测模型结构。实验表明该模型比BP神经网络具有更高的识别率。(3)设计并实现心脑血管疾病预测系统原型结合论文构建出的DBN模型,设计并实现了心脑血管疾病预测系统原型。该系统主要包括三个模块:数据的预处理模块、心脑血管疾病预测模块、预测结果展示模块,为心脑血管疾病方面的预测提供了一种疾病预测方法。
【关键词】：心脑血管疾病预测 深度学习 深度信念网络 受限玻尔兹曼机 BP神经网络
【学位授予单位】：西安建筑科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R54;TP311.52;R743
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 研究的背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.2.1 心脑血管疾病的研究现状9-10
• 1.2.2 深度学习的研究现状10
• 1.2.3 深度学习技术应用概况10-11
• 1.3 论文研究的内容11-13
• 1.4 论文组织结构13-14
• 2 相关研究基础与技术分析14-28
• 2.1 心脑血管疾病预测的基本过程分析14
• 2.2 几种疾病预测方法分析14-16
• 2.3 BP神经网络应用分析16-18
• 2.4 深度学习技术分析18-27
• 2.4.1 深度学习的基本概念18-19
• 2.4.2 深度学习思想分析19-20
• 2.4.3 玻尔兹曼机20-21
• 2.4.4 受限玻尔兹曼机21-23
• 2.4.5 深度信念网23-25
• 2.4.6 深度玻尔兹曼机25-26
• 2.4.7 深度学习的应用分析26-27
• 2.5 本章小结27-28
• 3 基于深度学习的心脑血管疾病预测方法28-38
• 3.1 基于DBN的心脑血管疾病预测模型28-33
• 3.1.1 数据来源29-30
• 3.1.2 数据的归一化30-31
• 3.1.3 心脑血管疾病DBN预测模型结构的确定方法31-33
• 3.2 实验33-37
• 3.2.0 实验环境33
• 3.3.1 DBN模型的最优结构确定33-36
• 3.3.2 实验结果对比36-37
• 3.4 本章小结37-38
• 4 心脑血管疾病预测系统的设计与实现38-44
• 4.1 系统概述38
• 4.2 系统框架设计38
• 4.3 系统模块介绍38-42
• 4.3.1 数据的预处理模块38-41
• 4.3.2 心脑血管疾病预测模块41-42
• 4.3.3 结果展示模块42
• 4.4 本章小结42-44
• 5 总结与展望44-46
• 5.1 论文工作总结44
• 5.2 研究展望44-46
• 参考文献46-50
• 攻读硕士学位期间主要研究成果50-52
• 致谢52

【参考文献】

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  本文关键词：基于深度学习的心脑血管疾病预测方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：263480