本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矮小兒童智能診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：矮小是阻礙兒童身心健康發(fā)展的兒科常見疾病，它不僅是患者的個(gè)人問題又是不得不面對(duì)的社會(huì)問題。兒童矮小的篩查、診斷、治療是一項(xiàng)復(fù)雜的臨床診斷技術(shù)，即使經(jīng)驗(yàn)豐富的兒科臨床專家也常常會(huì)因?qū)I(yè)背景、專業(yè)方向、臨床經(jīng)驗(yàn)等因素影響產(chǎn)生漏查、漏診、誤診等現(xiàn)象。因此，將科學(xué)的評(píng)測(cè)手段和豐富的臨床經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，利用先進(jìn)的信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)矮小癥的計(jì)算機(jī)輔助診斷，不僅可以提高臨床篩查、診斷的準(zhǔn)確性和勞動(dòng)效率，還可以使廣大患者能夠在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)及時(shí)得到有效的篩查、診治，也有助于患者的分流、分級(jí)就診。 本文針對(duì)以生長(zhǎng)發(fā)育所導(dǎo)致兒童矮小的問題，，利用計(jì)算機(jī)輔助診斷方式建立基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，簡(jiǎn)稱ANN）的智能診斷系統(tǒng)。并提出了一種基于遺傳算法（GeneticAlgorithm，簡(jiǎn)稱GA）優(yōu)化BP（Back Propagation反向傳播）網(wǎng)絡(luò)的矮小兒童智能診斷模型，該模型將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的優(yōu)勢(shì)充分融合。 構(gòu)建了影響兒童矮小評(píng)測(cè)的指標(biāo)體系，將遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，利用遺傳算法的全局搜索能力優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)。最后進(jìn)行實(shí)例計(jì)算，結(jié)果表明該方法有效克服了BP算法局部收斂、泛化能力弱等問題，新模型采用的算法具有收斂速度快，結(jié)果精度高的優(yōu)點(diǎn)，有效適用于對(duì)兒童矮小問題的智能診斷。
【關(guān)鍵詞】：矮小兒童 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP算法 遺傳算法 智能診斷
【學(xué)位授予單位】：河北工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：R725.8;TP18
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究目的與意義11
• 1.2 人工智能的發(fā)展與應(yīng)用11-14
• 1.2.1 人工智能的發(fā)展歷程11-13
• 1.2.2 人工智能在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用概況13-14
• 1.3 矮小兒童醫(yī)學(xué)診斷的研究概況14-15
• 1.4 課題主要研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排15-17
• 1.4.1 主要研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.4.2 本文的章節(jié)安排16-17
• 第2章 矮小癥診斷原理與臨床數(shù)據(jù)處理17-27
• 2.1 矮小癥醫(yī)學(xué)診斷原理17-22
• 2.1.1 兒童矮小癥概述17-18
• 2.1.2 兒童矮小癥醫(yī)學(xué)診斷方式18-20
• 2.1.3 兒童矮小癥病因類型分析20-22
• 2.2 矮小癥病例樣本數(shù)據(jù)規(guī)范化22-26
• 2.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)規(guī)范化的必要性22-23
• 2.2.2 矮小兒童病例數(shù)據(jù)的數(shù)值抽象23-24
• 2.2.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理24-26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 第3章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷模型27-40
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述27-32
• 3.1.1 人工神經(jīng)元模型27-30
• 3.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)30-31
• 3.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型分類31-32
• 3.1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則32
• 3.2 反向傳播（BP）網(wǎng)絡(luò)32-39
• 3.2.1 BP 網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)33
• 3.2.2 BP 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)及算法流程33-37
• 3.2.3 傳統(tǒng) BP 網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用中存在的問題37-38
• 3.2.4 傳統(tǒng) BP 算法的改進(jìn)38-39
• 3.3 本章小結(jié)39-40
• 第4章 基于遺傳算法的 BP 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化40-49
• 4.1 遺傳算法概述40-41
• 4.2 遺傳算法的基本操作與方法41-46
• 4.2.1 編碼問題42-44
• 4.2.1.1 編碼原則42
• 4.2.1.2 編碼方法42-44
• 4.2.2 適應(yīng)度函數(shù)44-45
• 4.2.3 選擇算子45
• 4.2.4 交叉算子45-46
• 4.2.5 變異算子46
• 4.3 遺傳算法與 BP 網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合46-48
• 4.3.1 遺傳算法優(yōu)化 BP 網(wǎng)絡(luò)的思路46-47
• 4.3.2 遺傳算法優(yōu)化 BP 網(wǎng)絡(luò)的步驟47-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 第5章 矮小兒童智能診斷設(shè)計(jì)及仿真實(shí)驗(yàn)49-61
• 5.1 智能診斷系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)流程49-50
• 5.2 矮小兒童智能診斷的 BP 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)50-55
• 5.2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定50-51
• 5.2.1.1 輸入輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)50
• 5.2.1.2 隱含層的層數(shù)50
• 5.2.1.3 隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)50-51
• 5.2.2 模型重要參數(shù)的設(shè)置51-54
• 5.2.3 MATLAB 中 BP 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程54
• 5.2.4 矮小兒童智能診斷模型的確立54-55
• 5.3 遺傳算法對(duì)系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)55-58
• 5.4 矮小兒童智能診斷的 MATLAB 仿真與結(jié)果分析58-60
• 5.5 本章小結(jié)60-61
• 總結(jié)61-63
• 致謝63-64
• 參考文獻(xiàn)64-67
• 作者簡(jiǎn)介67
• 攻讀碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參加科研情況67-68

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