本文關(guān)鍵詞：基于醫(yī)療云平臺的一類疾病分析模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著人民生活水平的提高,“健康”和“疾病”成為人民關(guān)注的焦點,運用計算機技術(shù)進行疾病分析預(yù)測也成為健康醫(yī)療領(lǐng)域的研究熱點之一。呼吸系統(tǒng)疾病是一類常見疾病,而且和氣象、環(huán)境因素有著緊密的聯(lián)系。研究和分析特定地區(qū)氣象環(huán)境因素變化對呼吸系統(tǒng)疾病的影響,建立呼吸系統(tǒng)疾病預(yù)測分析模型具有重要的意義。可以為廣大市民提供疾病預(yù)防信息,為醫(yī)生和衛(wèi)生機構(gòu)提供決策依據(jù),幫助降低疾病帶來的危害,提高人民健康水平。本文結(jié)合計算機技術(shù)、疾病預(yù)測分析和醫(yī)療氣象學(xué),做了以下研究工作:第一,針對影響因素的復(fù)雜性及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在疾病預(yù)測中的不足,結(jié)合遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成,本文提出集成GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于疾病預(yù)測。該算法利用遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值增強全局搜索能力和增加子網(wǎng)絡(luò)的差異性,借鑒網(wǎng)絡(luò)集成思想增強網(wǎng)絡(luò)泛化能力和網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果的穩(wěn)定性。實驗測試表明,集成GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于疾病預(yù)測具有較好的分析效果,且比其它算法具有更好的擬合效果和預(yù)測準(zhǔn)確度。第二,為了滿足數(shù)據(jù)規(guī)模的增長和服務(wù)的實時性,針對集成GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法時間成本很高、數(shù)據(jù)增長導(dǎo)致內(nèi)存不足的缺陷。本文借助Hadoop平臺,提出將集成GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法并行化,設(shè)計基于Hadoop的疾病預(yù)測分析模型。實驗結(jié)果表明,并行化集成GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)疾病預(yù)測分析模型在保證預(yù)測準(zhǔn)確率的前提下,具有更好的時間效率。第三,通過研究云平臺架構(gòu)和Hadoop平臺的特點,本文提出一個基于Hadoop的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理平臺,疾病預(yù)測分析模型屬于該平臺的數(shù)據(jù)分析層。詳細介紹了Hadoop平臺搭建過程,為實驗驗證提供環(huán)境平臺。最后從準(zhǔn)確性、擴展性、預(yù)警功能三個方面對疾病預(yù)測分析模型進行了分析與評價。
【關(guān)鍵詞】：云計算 Hadoop BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成 疾病預(yù)測分析模型
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09;R197.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 課題背景與意義7-8
• 1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀8-10
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容10-11
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)11-12
• 1.5 本章小結(jié)12-13
• 第二章 相關(guān)技術(shù)和理論基礎(chǔ)13-21
• 2.1 云計算13-14
• 2.2 云平臺Hadoop簡介14-16
• 2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)16-19
• 2.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理17
• 2.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法描述17-19
• 2.4 遺傳算法19-20
• 2.5 本章小結(jié)20-21
• 第三章 疾病預(yù)測分析模型的算法研究21-40
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在疾病預(yù)測中的不足21-22
• 3.2 集成GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法22-28
• 3.2.1 算法框架22-23
• 3.2.2 算法流程23-28
• 3.3 集成GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疾病預(yù)測28-30
• 3.4 實驗分析30-38
• 3.4.1 實驗壞境30
• 3.4.2 數(shù)據(jù)來源30-31
• 3.4.3 相關(guān)性和主成分分析31-33
• 3.4.4 算法參數(shù)確定33-34
• 3.4.5 結(jié)果分析34-38
• 3.5 實驗結(jié)論38-39
• 3.6 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于Hadoop的集成GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)疾病預(yù)測分析模型的設(shè)計40-56
• 4.1 MapReduce編程模型40-41
• 4.2 集成GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行化41-48
• 4.2.1 遺傳算法并行化實現(xiàn)42-44
• 4.2.2 子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行訓(xùn)練實現(xiàn)44-48
• 4.3 基于Hadoop的疾病預(yù)測分析模型48-51
• 4.4 實驗分析51-55
• 4.4.1 實驗壞境51
• 4.4.2 結(jié)果分析51-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 第五章 基于Hadoop的疾病預(yù)測分析模型的評價56-69
• 5.1 基于Hadoop的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理平臺56-57
• 5.2 Hadoop平臺的搭建57-63
• 5.3 疾病預(yù)測分析模型評價63-68
• 5.3.1 模型準(zhǔn)確性評價63-66
• 5.3.2 模型擴展性評價66-67
• 5.3.3 模型預(yù)警功能評價67-68
• 5.4 本章小結(jié)68-69
• 第六章 總結(jié)與展望69-71
• 6.1 全文總結(jié)69
• 6.2 未來展望69-71
• 致謝71-72
• 參考文獻72-75
• 附錄75-76
• 圖版76-78
• 表版78-79

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本文編號：306611