發(fā)布時(shí)間：2017-04-14 03:17

  本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的心血管健康狀態(tài)等級(jí)預(yù)測(cè)模型的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：據(jù)統(tǒng)計(jì),慢性病現(xiàn)如今已成為我國(guó)人口死亡的第一原因,其中慢病之一的心血管疾病對(duì)全球人類的危害也在持續(xù)增長(zhǎng),人們對(duì)心血管健康的訴求也持續(xù)升溫,有效的判別和預(yù)測(cè)心血管健康對(duì)心血管疾病有極大的預(yù)防作用。醫(yī)院體檢中心每年組織體檢不涉及心血管健康相關(guān)的生活特征數(shù)據(jù),基于體檢數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)體檢人群心血管健康狀態(tài),通過傳統(tǒng)的時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法和基于醫(yī)學(xué)上常用方法都不在適用,但是數(shù)據(jù)挖掘可以彌補(bǔ)其不足,能夠探索數(shù)據(jù)的規(guī)律預(yù)測(cè)心血管健康狀態(tài)。本文根據(jù)上述目標(biāo)和數(shù)據(jù)挖掘的過程給出了預(yù)測(cè)心血管健康狀態(tài)的方法和過程,結(jié)合心血管健康狀態(tài)序列和篩選得到的體檢特征指標(biāo)來(lái)探索心血管健康狀態(tài)預(yù)測(cè)模型,最后得到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的心血管健康狀態(tài)等級(jí)預(yù)測(cè)模型。因此本文圍繞心血管健康狀態(tài)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)挖掘過程及所要解決的問題和達(dá)到的目標(biāo)開展研究工作,取得了以下研究成果:1.構(gòu)建了一個(gè)基于數(shù)據(jù)挖掘流程的健康狀態(tài)判別與預(yù)測(cè)模型�；诂F(xiàn)有的體檢數(shù)據(jù)和需要探索的目標(biāo)進(jìn)行需求分析,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和轉(zhuǎn)換,構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型進(jìn)行心血管健康或者疾病的預(yù)測(cè)并且基于預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行服務(wù)推薦。2.提出基于融合過濾和封裝的屬性約簡(jiǎn)算法。調(diào)研了基于特征轉(zhuǎn)換和特征選擇的特征降維方法,并且對(duì)比了基于過濾的和封裝的特征選擇算法,為減少冗余性和提高性能,提出基于融合過濾和封裝的屬性約簡(jiǎn)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)特征選擇問題。3.基于模糊聚類的健康狀態(tài)等級(jí)判別。以特征選擇篩選得到的特征為基礎(chǔ),指出模糊邏輯推理和硬聚類算法進(jìn)行健康狀態(tài)判別的不足及最后選擇模糊邏輯聚類算法來(lái)實(shí)現(xiàn)健康狀態(tài)等級(jí)劃分,因而得到了基于模糊聚類的等級(jí)判別模型。4.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心血管健康狀態(tài)等級(jí)預(yù)測(cè)模型。基于健康狀態(tài)判別得到的健康狀態(tài)序列結(jié)合體檢過程中的部分靜態(tài)體檢指標(biāo)構(gòu)建基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)健康狀態(tài)等級(jí)的預(yù)測(cè)。針對(duì)上述過程中的子模塊分別進(jìn)行了真實(shí)數(shù)據(jù)模擬,使用兩家醫(yī)院連續(xù)6年的成年人體檢數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練和測(cè)試,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的環(huán)節(jié)首先基于體檢數(shù)據(jù)源分析了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和現(xiàn)有數(shù)據(jù)問題,結(jié)合異常問題闡述了異常原因和介紹了不同數(shù)據(jù)清理方法,基于上述數(shù)據(jù)挖掘過程的不同算法模塊分別做了代碼分析,最后通過集成Weka源碼不同的模塊功能和接口實(shí)現(xiàn)心血管健康狀態(tài)等級(jí)預(yù)測(cè)。
【關(guān)鍵詞】：心血管健康狀態(tài) 特征選擇 健康狀態(tài)判別 預(yù)測(cè) 數(shù)據(jù)清理
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP311.13;R54
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 序言9-13
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究?jī)?nèi)容10-11
• 1.3 論文框架11-13
• 第2章 需求分析與系統(tǒng)設(shè)計(jì)13-17
• 2.1 需求分析13-14
• 2.2 系統(tǒng)架構(gòu)14-16
• 2.3 本章小結(jié)16-17
• 第3章 屬性約簡(jiǎn)17-25
• 3.1 特征轉(zhuǎn)換技術(shù)18-19
• 3.2 特征選擇技術(shù)19-22
• 3.2.1 搜索過程和評(píng)價(jià)方法20
• 3.2.2 過濾法和封裝法20-22
• 3.3 融合封裝和過濾的特征選擇22-23
• 3.4 基于WEKA源碼的融合封裝和過濾的算法分析與實(shí)現(xiàn)23-24
• 3.5 本章小結(jié)24-25
• 第4章 心血管健康狀態(tài)等級(jí)判別25-35
• 4.1 健康狀態(tài)等級(jí)判別方法25-30
• 4.1.1 基于聚類算法的健康狀態(tài)判別26-28
• 4.1.2 基于模糊邏輯的健康狀態(tài)推理28-30
• 4.2 模糊聚類算法的狀態(tài)判別30-33
• 4.2.1 模糊聚類算法原理30-32
• 4.2.2 基于FCM的健康狀態(tài)判別32-33
• 4.3 基于改進(jìn)WEKA源碼的FCM實(shí)現(xiàn)33-34
• 4.4 本章小結(jié)34-35
• 第5章 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的健康等級(jí)序列預(yù)測(cè)35-40
• 5.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介35-36
• 5.2 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的健康等級(jí)預(yù)測(cè)模型36-38
• 5.3 基于WEKA的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)38-39
• 5.4 本章小結(jié)39-40
• 第6章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與代碼分析40-48
• 6.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量分析及清理方法40-44
• 6.1.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量分析40-43
• 6.1.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)概況43-44
• 6.2 實(shí)驗(yàn)過程和結(jié)果分析44-47
• 6.2.1 屬性選擇與健康狀態(tài)判別45-46
• 6.2.2 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型實(shí)驗(yàn)分析46-47
• 6.3 本章小結(jié)47-48
• 第7章 總結(jié)與展望48-51
• 7.1 總結(jié)48-49
• 7.2 未來(lái)展望49-51
• 致謝51-52
• 參考文獻(xiàn)52-55
• 附錄A 攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果與參與的科研項(xiàng)目55
• 【攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果】55
• 【攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目】55

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的心血管健康狀態(tài)等級(jí)預(yù)測(cè)模型的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：305097