【摘要】:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先是由心理學(xué)家Mcculloch和數(shù)學(xué)家Pitts于20世紀(jì)40年代共同提出的,他們提出的MP模型拉開了人們研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的序幕。作為一種新興學(xué)科,涉及到機(jī)器學(xué)習(xí),統(tǒng)計理論,計算智能等相關(guān)知識和理論。目前慢性腎臟病已經(jīng)成為威脅人類健康的又一大主要疾病,其患病率在全球范圍內(nèi)都呈現(xiàn)不斷上升趨勢,人類對于慢性腎臟病的認(rèn)識和研究已經(jīng)刻不容緩。對于慢性腎臟病的判斷一直有很多相關(guān)因素的存在,而在醫(yī)學(xué)上,缺少一些能夠進(jìn)行智能診斷的模型和算法。本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對慢性腎臟病臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析研究,期望從中發(fā)掘出慢性腎臟病的一些影響因素,從而建立相應(yīng)的分類模型。本文主要完成了下面三個方面的工作:1.對目前世界國家的慢性腎臟病患病情況進(jìn)行了分析,結(jié)果表明發(fā)展中國家在慢性腎臟病的防治與治療當(dāng)中花費(fèi)的人力,財力,物力要高于發(fā)達(dá)國家,但是大多數(shù)發(fā)展中國家的人口基數(shù)較大,進(jìn)而造成在慢性腎臟病防治與治療方面,發(fā)達(dá)國家的人均花費(fèi)要高于發(fā)展中國家。2.本文對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)進(jìn)行了研究,利用遺傳算法(GA)、Adaboost算法、佳點(diǎn)集理論對兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)得到IGABP模型、IGAPNN模型、Adaboost-BP模型和Adaboost-PNN模型,此外本文還建立了PNN模型、BP模型、SVM模型和C5.0模型作為對比模型。3.利用75%的樣本對8個模型進(jìn)行對比研究,對模型誤差進(jìn)行分析包括最大值、最小值、期望、方差以及運(yùn)行時間得到Adaboost-PNN模型和IGABP模型的準(zhǔn)確性和魯棒性較好。為了得到更為準(zhǔn)確的模型,本文分別用50%、60%、70%、80%、90%的樣本作為訓(xùn)練樣本對兩種模型進(jìn)行訓(xùn)練,其余的樣本作為測試集對Adaboost-PNN模型和IGABP模型進(jìn)行驗(yàn)證得到兩者的分類準(zhǔn)確率,當(dāng)訓(xùn)練集為90%時,兩者的準(zhǔn)確率達(dá)到最高分別是93.23%和91.24%,最終得到Adaboost-PNN模型魯棒性和準(zhǔn)確性最好。
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【學(xué)位授予單位】:長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:R692;TP183
【參考文獻(xiàn)】
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