基于深度置信網(wǎng)絡的腦血管病風險預警研究
本文關鍵詞:基于深度置信網(wǎng)絡的腦血管病風險預警研究 出處:《北京交通大學》2016年碩士論文 論文類型:學位論文
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【摘要】:腦血管病又稱腦血管病,具有高死亡率和高致殘率的特點。提前識別腦血管病發(fā)病風險,采取一定的防控措施,可以降低腦血管病的發(fā)病率和死亡率。學術界和醫(yī)學界基于各自的研究角度,分別進行了不同風險因素和風險評估模型的研究。本論文以腦血管病為研究對象,針對腦血管病一級預防中的風險預警環(huán)節(jié),利用文獻分析、統(tǒng)計分析、實證分析等研究方法,研究如何使用腦血管病的主要風險因素,在已有技術的基礎上構建預警模型,實現(xiàn)腦血管病的風險預警。本文的主要研究內(nèi)容如下:(1)建立預警指標體系。通過文獻分析和總結建立較為全面的腦血管病初始預警指標體系,使用粗糙集理論中的信息熵算法對初始指標體系進行屬性約簡,提取高概括性和高敏感性的指標,最終建立適用于預警模型的指標體系。(2)深度置信網(wǎng)絡模型構建。選用受限玻爾茲曼機和反向傳播算法,通過RBM的構建與堆疊建立深度置信網(wǎng)絡,在頂層使用反向傳播對網(wǎng)絡進行參數(shù)微調(diào),最終生成深度置信網(wǎng)絡模型。(3)模型訓練與效果分析。使用訓練數(shù)據(jù)完成模型特征學習和參數(shù)調(diào)整,生成基于深度置信網(wǎng)絡的腦血管病風險預警模型。用測試數(shù)據(jù)仿真結果對模型預警能力進行評價,并將結果與LM-BP預警模型結果對比,分析深度置信網(wǎng)絡在腦血管病預警中的適用性。(4)預警模型的應用。結合醫(yī)療云平臺信息共享系統(tǒng)現(xiàn)狀和數(shù)據(jù)存儲機制,實現(xiàn)預警模型在信息共享系統(tǒng)的應用。協(xié)同腦血管病醫(yī)療聯(lián)合體模式,提出基于預警結果的腦血管病協(xié)同防治系統(tǒng)干預策略。本文在現(xiàn)有研究的基礎上,使用粗糙集理論實現(xiàn)了高質(zhì)量預警指標的提取,并將深度置信網(wǎng)絡用于腦血管病的風險預警中,構建了比傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡效果更優(yōu)的預警模型,有助于提前識別腦血管病風險,促進腦血管病的一級預防。
【學位授予單位】:北京交通大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:R743
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5 田p,
本文編號:1313054
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