肝病因其高傳染性、高發(fā)病率嚴(yán)重威脅著現(xiàn)代人的身體健康。深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)極大的促進(jìn)了肝病診斷模型的發(fā)展,然而肝病數(shù)據(jù)的高維度、高噪聲問題一直是影響模型準(zhǔn)確率和效率的主要原因。因此如何利用深度學(xué)習(xí)從復(fù)雜的肝病數(shù)據(jù)中提取出重要的特征信息并建立準(zhǔn)確、高效的肝病診斷模型是近年來(lái)肝病診斷研究的熱點(diǎn)之一。本文以肝病診斷為主要研究對(duì)象,探討診斷模型構(gòu)建過(guò)程中的特征提取方法和診斷模型的建立。首先,基于改進(jìn)的自編碼器(AE)對(duì)肝病數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取;然后建立了自適應(yīng)集成棧式關(guān)聯(lián)降噪自編碼器肝病診斷模型(SISCDA);最后設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了肝病輔助診斷系統(tǒng)。具體工作如下:(1)針對(duì)AE在特征提取過(guò)程中忽略了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)關(guān)系在重構(gòu)過(guò)程中的變化,而導(dǎo)致特征提取能力不足的問題,提出了一種新的特征提取算法SCA。該算法通過(guò)在AE的目標(biāo)函數(shù)中添加全局和局部關(guān)聯(lián)性限制來(lái)保持重構(gòu)前后的特征數(shù)據(jù)關(guān)系結(jié)構(gòu)不變,并將添加了關(guān)聯(lián)性限制的AE稱為CAE。然后將多個(gè)CAE堆疊成棧式關(guān)聯(lián)自編碼器(SCA),以此來(lái)進(jìn)一步提高算法的特征提取能力。在4組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SCA特征提取算法的性能均好于其它機(jī)器學(xué)習(xí)特征處理算法以及傳統(tǒng)的AE算法...

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 肝病診斷
        1.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的肝病診斷技術(shù)
    1.3 研究?jī)?nèi)容及論文結(jié)構(gòu)
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
第二章 研究相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)介紹
    2.1 深度學(xué)習(xí)理論內(nèi)容
        2.1.1 深度學(xué)習(xí)概念
        2.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.3 自編碼器
        2.1.4 棧式自編碼器
    2.2 特征處理
        2.2.1 特征選擇
        2.2.2 特征提取
        2.2.3 自編碼器特征提取
    2.3 集成學(xué)習(xí)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于改進(jìn)的自編碼器特征提取算法
    3.1 概述
        3.1.1 關(guān)聯(lián)性分析
        3.1.2 流形學(xué)習(xí)
    3.2 改進(jìn)的自編碼器SCA
        3.2.1 全局關(guān)聯(lián)性限制
        3.2.2 局部關(guān)聯(lián)性限制
        3.2.3 棧式關(guān)聯(lián)自編碼器
    3.3 實(shí)驗(yàn)與分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境和數(shù)據(jù)
        3.3.2 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.3.3 實(shí)驗(yàn)及其結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于自適應(yīng)集成學(xué)習(xí)的SISCDA肝病診斷模型
    4.1 降噪自編碼器
    4.2 新提出的SISCDA肝病診斷模型
        4.2.1 SCDA模型
        4.2.2 SISCDA肝病診斷模型
        4.2.3 自適應(yīng)權(quán)重
    4.3 算法流程
    4.4 實(shí)驗(yàn)與分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境和數(shù)據(jù)
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)及其結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 肝病輔助診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)分析
        5.1.1 需求分析
        5.1.2 開發(fā)環(huán)境介紹
    5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        5.2.1 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)
        5.2.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)
        5.2.3 系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)
        5.2.4 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
    5.3 系統(tǒng)核心功能模塊實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊實(shí)現(xiàn)
        5.3.2 診斷模塊實(shí)現(xiàn)
        5.3.3 統(tǒng)計(jì)分析模塊實(shí)現(xiàn)
    5.4 系統(tǒng)運(yùn)行界面展示
        5.4.1 系統(tǒng)主界面
        5.4.2 系統(tǒng)診斷界面
        5.4.3 結(jié)果統(tǒng)計(jì)界面
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
碩士期間研究成果



本文編號(hào)：3867456