本文關(guān)鍵詞：非均衡學(xué)習(xí)及在產(chǎn)前篩查高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

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【摘要】：傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于均衡數(shù)據(jù)能夠取得較好的學(xué)習(xí)效果,但是處理非均衡數(shù)據(jù)時(shí),基于誤差最小化原理的學(xué)習(xí)機(jī)制往往導(dǎo)致結(jié)果偏向多數(shù)類(lèi),而所占比重較低的少數(shù)類(lèi)則會(huì)被忽略�，F(xiàn)實(shí)生活中非均衡數(shù)據(jù)大量存在,少數(shù)類(lèi)更是研究的重點(diǎn),如何既提高整體的分類(lèi)性能,又提高少數(shù)類(lèi)的分類(lèi)性能成為研究的難點(diǎn)。產(chǎn)前篩查的數(shù)據(jù)作為典型的結(jié)構(gòu)型非均衡數(shù)據(jù),機(jī)器學(xué)習(xí)方法在該領(lǐng)域的應(yīng)用研究較少。一般采用傳統(tǒng)方法即通過(guò)化驗(yàn)甲型胎兒蛋白(AFP)、人絨毛膜促性腺激素(h CG)以及游離雌三醇(u E3)在孕婦血清中的濃度再參考孕婦的體重、年齡等因素,計(jì)算出孕婦懷有唐氏綜合癥、愛(ài)德華氏綜合征、開(kāi)放性神經(jīng)管缺陷胎兒的危險(xiǎn)值。而產(chǎn)前篩查高風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算軟件多為國(guó)外公司設(shè)計(jì),計(jì)算方法不公開(kāi)。而且傳統(tǒng)的產(chǎn)前篩查方法存在30%漏診的現(xiàn)象,即不能檢測(cè)出所有的患病胎兒。為了解決非均衡數(shù)據(jù)關(guān)于少數(shù)類(lèi)分類(lèi)性能差,數(shù)據(jù)壓縮耗時(shí)的問(wèn)題;實(shí)現(xiàn)產(chǎn)前篩查高風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算系統(tǒng)的模擬;提高產(chǎn)前篩查的真陽(yáng)性率,降低傳統(tǒng)方法漏診率,本文將從以下4個(gè)方面對(duì)非均衡學(xué)習(xí)及其在產(chǎn)前篩查高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用展開(kāi)研究,并提出了基于非平穩(wěn)割點(diǎn)的樣例選擇方法、基于重采樣的ELM集成學(xué)習(xí)方法、基于可調(diào)節(jié)因子的加權(quán)ELM方法,以及產(chǎn)前篩查高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型和輔助決策模型。(1)將非平穩(wěn)割點(diǎn)的概念引入樣例選擇中,提出了基于非平穩(wěn)割點(diǎn)的樣例選擇方法UCBSS。理論上證明判別函數(shù)是凸函數(shù)并以其極小值作為割點(diǎn)劃分樣例空間的分類(lèi)器,其劃分割點(diǎn)為非平穩(wěn)割點(diǎn)。對(duì)于每個(gè)屬性均標(biāo)記出非平穩(wěn)割點(diǎn)相鄰的樣例,將含有非平穩(wěn)割點(diǎn)信息較多的樣例保留,組成非平穩(wěn)樣例子集。對(duì)于刪除的不含有非平穩(wěn)割點(diǎn)信息的樣例,理論上也證明能被剩余樣例學(xué)習(xí)的分類(lèi)器正確分類(lèi)。在人工數(shù)據(jù)集和UCI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)也表明該方法適用于非均衡度較高的大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)壓縮,在同傳統(tǒng)數(shù)據(jù)壓縮方法CNN的比較中,顯示了該方法時(shí)間上的優(yōu)勢(shì)。此外實(shí)驗(yàn)采用判別函數(shù)不是凸函數(shù)的分類(lèi)器達(dá)到了相同的效果。當(dāng)分類(lèi)器的判別函數(shù)是凸函數(shù)時(shí),該方法還適用于噪音比較高的大數(shù)據(jù)的壓縮。(2)基于重采樣的ELM(極速學(xué)習(xí)機(jī))集成學(xué)習(xí)方法結(jié)合重采樣技術(shù)和集成學(xué)習(xí),充分利用少數(shù)類(lèi)的樣例信息,并考慮在隨機(jī)欠采樣多數(shù)類(lèi)的過(guò)程中子樣和母體的關(guān)系,在重新構(gòu)成的多個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練ELM方法,再通過(guò)投票確定最終結(jié)果。實(shí)驗(yàn)過(guò)程在多個(gè)改造的UCI數(shù)據(jù)集上進(jìn)行,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法優(yōu)于隨機(jī)欠采樣和CNN分別結(jié)合ELM的方法。此外,當(dāng)非均衡度較高時(shí),可以首先使用UCBSS方法降低非均衡度,再使用基于重采樣的ELM集成學(xué)習(xí)方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示在提高方法執(zhí)行效率的同時(shí),能夠保持甚至提高整體的分類(lèi)性能。(3)加權(quán)ELM根據(jù)多數(shù)類(lèi)和少數(shù)類(lèi)的樣例數(shù)目賦予多數(shù)類(lèi)和少數(shù)類(lèi)不同的權(quán)重,但是這種權(quán)重僅參考類(lèi)別本身數(shù)量,且是固定值,實(shí)驗(yàn)的結(jié)果也表明其他的權(quán)重能夠得到更好的結(jié)果。本文提出基于可調(diào)節(jié)因子的加權(quán)極速學(xué)習(xí)機(jī)方法WELMAF,權(quán)值設(shè)置考慮了類(lèi)別之間的關(guān)系,采用權(quán)重1作為多數(shù)類(lèi)的初始權(quán)重,多數(shù)類(lèi)和少數(shù)類(lèi)的樣例數(shù)目比值作為少數(shù)類(lèi)的初始權(quán)重。采用2種方案分別在少數(shù)類(lèi)或多數(shù)類(lèi)的權(quán)重上添加調(diào)節(jié)因子,另一類(lèi)的權(quán)重保持不變。兩種方案因?yàn)樗{(diào)節(jié)的權(quán)重不同,調(diào)節(jié)因子的取值范圍和步長(zhǎng)有所差別,通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較給出了合適的調(diào)節(jié)范圍和步長(zhǎng),并得到了優(yōu)于原加權(quán)ELM的分類(lèi)性能。(4)首先對(duì)產(chǎn)前篩查的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,刪除冗余特征,噪音樣例。采用5種預(yù)測(cè)模型(決策樹(shù)、ELM、基于重采樣ELM集成學(xué)習(xí)方法、加權(quán)ELM、WELMAF分別與UCBSS方法相結(jié)合)模擬產(chǎn)前篩查高風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算系統(tǒng),通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比,UCBSS結(jié)合決策樹(shù)的預(yù)測(cè)模型的測(cè)試性能最高,與目前的高風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算系統(tǒng)得到的結(jié)果最接近,尤其18-三體綜合征和開(kāi)放性神經(jīng)管缺陷的預(yù)測(cè)精度接近100%。通過(guò)在唐氏篩查的模擬診斷數(shù)據(jù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),運(yùn)用UCBSS結(jié)合WELMAF構(gòu)成的產(chǎn)前篩查輔助決策模型,識(shí)別了全部的唐氏綜合征病例,降低了漏診率,并使假陽(yáng)性率在可接受的范圍內(nèi),可以避免更多患病胎兒的出生。
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP181;R714.5

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本文編號(hào)：1305537