基于数据挖掘的心血管疾病诊断的研究

发布时间：2021-07-31 20:28

　　随着社会经济的快速发展和人口的迅速老龄化,心血管患病率居高不下,与此同时医疗技术迅速发展形成的现代医疗器械可以实现对病人全方位的实时检查,由此不可避免的产生了海量的监测数据,海量医疗数据的处理是未来医疗发展中面临的现实问题,而基于深度学习的数据挖掘技术是解决该问题的有效手段之一。然而,如何从海量数据中挖掘知识,并将其应用于医疗疾病诊断实际中,同时,在保证诊断准确性的基础上,提高数据处理速度就是需要重点研究的内容。本文从特征自动提取和智能诊断分类技术两个方面入手,针对传统特征提取方法依赖于人工经验的缺陷,利用无监督学习方法自动提取数据中的知识,并通过参数自适应的遗传编程方法优化特征,在此基础上,研究Softmax回归模型,利用其结构简单的优点实现快速有效的故障分类。具体研究内容如下:（1）针对在现有经验知识基础上如何提高特征提取效果的问题,研究基于遗传编程的特征提取方法,并针对遗传编程算法中关键参数的初始值选取问题,提出关键参数自适应调整的遗传编程算法,避免参数初始值对优化结果的影响,并提高遗传编程算法寻优效率,最后通过符号回归实验验证所提方法的有效性。（2）针对特征提取过程中缺乏信号先... 

【文章来源】：广西师范大学广西壮族自治区

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

论文逻辑流程图

管病人心电图信号的特征提取方法，很多学者都向大量的病人状态数据的医疗诊断任务中，如何有效特征从而提高研究人员处理大量数据的效率在研究动态调整参数值方法的基础上，提出基于当前群体中个体的适应度值为参考，计算进化过使个体动态适应进化过程，实现遗传编程算法的以期提高特征提取过程的自动化程度。主要步骤包括编码、群体初始化、适应度评价、步[20-21]。遗传编程算法的基本流程图如图 2-1 所示

图 2-2 杂交示意图编程算法，杂交子体与父代一般是不同的，除非两个，遗传编程的杂交操作更有利于维持种群的多样性。实现变异操作时，在个体所表示的父代树型结构中随后判断变异点是运算符还是终止符，以防止变异后产现象，最后对原来的元素进行替代，替代的新元素根中随机地进行选取，需要注意的是，若需要替代的元目数始终不变。遗传编程的变异操作的图形解释如图

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：3314138