發(fā)布時(shí)間：2021-11-17 02:44

　　醫(yī)療資料顯示,慢性病已經(jīng)成為危害人類(lèi)健康最嚴(yán)重的疾病之一。慢性病的一個(gè)特點(diǎn)是很難事先做出準(zhǔn)確的診斷,但其發(fā)生和發(fā)展有一定規(guī)律可循。慢性病的診斷本質(zhì)上是機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)分類(lèi)問(wèn)題。借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠挖掘慢性病診斷的各種規(guī)律和聯(lián)系,幫助醫(yī)生建立疾病預(yù)警模型。本文提出基于優(yōu)化線(xiàn)性組合核極限學(xué)習(xí)機(jī)的隨機(jī)森林算法并將其用于慢性病的分類(lèi)問(wèn)題之中,旨在進(jìn)一步提高慢性病診斷準(zhǔn)確率,為醫(yī)生在臨床診斷中提供參考依據(jù)。從研究人員利用不同的模型對(duì)慢性病數(shù)據(jù)分類(lèi)的結(jié)果顯示,基于支持向量機(jī)（SVM）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的模型表現(xiàn)出較好的分類(lèi)性能,但存在模型參數(shù)選擇困難、單分類(lèi)器的性能瓶頸、訓(xùn)練速度慢以及不能處理海量醫(yī)療數(shù)據(jù)等缺陷。針對(duì)它們存在的局限性,提出了一種基于優(yōu)化線(xiàn)性組合核極限學(xué)習(xí)機(jī)的隨機(jī)森林分類(lèi)算法。主要研究?jī)?nèi)容如下:1.針對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)不規(guī)則、不平坦的問(wèn)題,本文采用RBF核函數(shù)和多項(xiàng)式核函數(shù)的線(xiàn)性組合作為核極限學(xué)習(xí)機(jī)的核函數(shù)�；诤朔椒ǖ姆诸�(lèi)模型的核類(lèi)型與訓(xùn)練數(shù)據(jù)有很大的關(guān)系,線(xiàn)性組合核不僅能夠合理發(fā)揮各核函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)來(lái)充分適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù),而且能降低核類(lèi)型對(duì)模型分類(lèi)性能的影響。針對(duì)模型參數(shù)人為難以選擇問(wèn)題,... 

【文章來(lái)源】：北京工業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)技術(shù)概述
    2.1 相關(guān)分類(lèi)算法
        2.1.1 經(jīng)典極限學(xué)習(xí)機(jī)算法
        2.1.2 核極限學(xué)習(xí)機(jī)
    2.2 粒子群優(yōu)化算法
    2.3 隨機(jī)森林算法
        2.3.1 Bootstrap法重采樣
        2.3.2 隨機(jī)森林算法流程
    2.4 Hadoop平臺(tái)介紹
        2.4.1 HDFS介紹
        2.4.2 Map-Reduce介紹
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機(jī)的隨機(jī)森林分類(lèi)算法
    3.1 問(wèn)題分析
    3.2 改進(jìn)的隨機(jī)森林分類(lèi)算法
        3.2.1 核函數(shù)的選取
        3.2.2 初始化基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)的隨機(jī)森林模型
        3.2.3 優(yōu)化初始隨機(jī)森林模型
    3.3 并行化隨機(jī)森林模型
        3.3.1 并行化思路
        3.3.2 并行化詳細(xì)過(guò)程
    3.4 本章小結(jié)
第4章 改進(jìn)隨機(jī)森林算法在乳腺癌診斷中的應(yīng)用
    4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.1.1 數(shù)據(jù)特征描述
        4.1.2 數(shù)據(jù)歸一化處理
    4.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)設(shè)置
    4.3 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.5 模型性能評(píng)估
    4.6 本章小結(jié)
第5章 基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的慢性病預(yù)警原型系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)架構(gòu)
    5.2 數(shù)據(jù)采集與處理
    5.3 模型構(gòu)建及并行化
        5.3.1 個(gè)體預(yù)警與群體預(yù)警
        5.3.2 隨機(jī)森林算法
        5.3.3 K-Means算法
        5.3.4 Apriori算法
    5.4 本章小節(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]集成優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機(jī)的冠心病無(wú)創(chuàng)性診斷[J]. 馬超,徐守祥,劉遠(yuǎn)東.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2017(06)
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[7]基于云計(jì)算平臺(tái)Hadoop的并行k-means聚類(lèi)算法設(shè)計(jì)研究[J]. 趙衛(wèi)中,馬慧芳,傅燕翔,史忠植.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2011(10)
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博士論文
[1]核極限學(xué)習(xí)機(jī)的理論與算法及其在圖像處理中的應(yīng)用[D]. 李小冬.浙江大學(xué) 2014

碩士論文
[1]基于遺傳算法和加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)結(jié)合的乳腺癌亞型分類(lèi)和基因選擇[D]. 匡佳青.吉林大學(xué) 2017
[2]基于邏輯回歸關(guān)聯(lián)規(guī)則的疾病預(yù)警模型[D]. 王敏蝦.山東大學(xué) 2016
[3]基于Hadoop的醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 周羿陽(yáng).東華大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3500055