高血壓是嚴(yán)重影響我國居民健康的慢性病之一,對其早發(fā)現(xiàn)和早預(yù)防不僅可以節(jié)約醫(yī)療成本,而且可以減輕對病人造成的危害。本文以提高醫(yī)護人員對高血壓的診斷效率和準(zhǔn)確率為目標(biāo),分析和研究了特征選擇和分類算法在醫(yī)療診斷系統(tǒng)的應(yīng)用,設(shè)計了基于樸素貝葉斯和人工蜂群算法的高血壓診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)可將診斷結(jié)果顯示出來供醫(yī)護人員參考,輔助醫(yī)護人員對高血壓進行診斷。主要工作如下:(1)通過查閱國內(nèi)外的大量文獻,研究醫(yī)療診斷輔助系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題,設(shè)計論文的研究路線。(2)使用人工蜂群算法對高血壓特征集進行特征選擇,并針對標(biāo)準(zhǔn)算法中觀察蜂局部尋優(yōu)能力弱的問題,提出改進的LS-ABC特征選擇算法。通過局部搜索策略改變觀察蜂的尋優(yōu)機制,使解的搜索范圍進一步擴大和精細(xì)化,從而改善算法的尋優(yōu)性能。實驗中將LSABC算法和標(biāo)準(zhǔn)人工蜂群算法、全局最優(yōu)引導(dǎo)人工蜂群算法進行比較,結(jié)果表明LS-ABC算法在特征子集的質(zhì)量、收斂速度、分類準(zhǔn)確度方面都有所提升,能較好地過濾掉冗余特征,適合對高血壓進行特征選擇。(3)結(jié)合樸素貝葉斯分類算法和C5.0算法的各自優(yōu)勢,將兩種算法相結(jié)合,建立高血壓診斷模型。首先運用樸素貝葉斯概率估計優(yōu)...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 計算機診斷系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 群體智能優(yōu)化與人工蜂群算法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 樸素貝葉斯分類器的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要工作和結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 主要工作
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)技術(shù)與理論基礎(chǔ)
    2.1 標(biāo)準(zhǔn)人工蜂群算法
        2.1.1 人工蜂群算法描述
        2.1.2 人工蜂群算法步驟
    2.2 樸素貝葉斯相關(guān)理論
        2.2.1 概率論基礎(chǔ)知識
        2.2.2 分類及分類器概述
        2.2.3 貝葉斯分類算法
        2.2.4 樸素貝葉斯分類算法
        2.2.5 樸素貝葉斯分類算法改進
    2.3 高血壓診療系統(tǒng)及軟件架構(gòu)
        2.3.1 診斷系統(tǒng)概述
        2.3.2 系統(tǒng)軟件架構(gòu)
    2.4 系統(tǒng)實現(xiàn)相關(guān)技術(shù)
        2.4.1 Spring MVC框架
        2.4.2 JSP技術(shù)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 人工蜂群算法在高血壓特征選擇中應(yīng)用
    3.1 特征選擇流程
    3.2 高血壓特征提取及數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.2.1 特征選擇算法的選取
        3.2.2 高血壓相關(guān)特征
        3.2.3 特征數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.3 人工蜂群算法改進
        3.3.1 原始算法存在的問題及改進方法
        3.3.2 LS-ABC特征選擇算法的基本流程
    3.4 實驗評估
        3.4.1 實驗參數(shù)與數(shù)據(jù)
        3.4.2 實驗環(huán)境
        3.4.3 實驗結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 NB-DT混合分類算法在高血壓診斷上的應(yīng)用
    4.1 系統(tǒng)概率估計算法
        4.1.1 概率修正方法
        4.1.2 優(yōu)化函數(shù)
        4.1.3 樸素貝葉斯的概率估計優(yōu)化算法
    4.2 決策樹算法C5.0
    4.3 NB-DT高血壓診斷模型
        4.3.1 模型概述
        4.3.2 模型操作流程
    4.4 實驗評估
        4.4.1 實驗數(shù)據(jù)與設(shè)計
        4.4.2 NB-DT分類實驗過程
        4.4.3 實驗結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 高血壓診斷系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
    5.1 開發(fā)工具及環(huán)境
    5.2 系統(tǒng)總體設(shè)計
        5.2.1 用戶角色
        5.2.2 功能模塊
    5.3 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計
        5.3.1 用例圖
        5.3.2 類圖
        5.3.3 序列圖
    5.4 功能模塊展示
        5.4.1 數(shù)據(jù)維護
        5.4.2 輔助診斷
        5.4.3 系統(tǒng)設(shè)置
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文研究工作總結(jié)
    6.2 今后工作展望
參考文獻
攻讀碩士期間的學(xué)術(shù)成果
致謝



本文編號：3786255