肝病因其高傳染性、高發(fā)病率嚴重威脅著現(xiàn)代人的身體健康。深度學習的出現(xiàn)極大的促進了肝病診斷模型的發(fā)展,然而肝病數(shù)據(jù)的高維度、高噪聲問題一直是影響模型準確率和效率的主要原因。因此如何利用深度學習從復雜的肝病數(shù)據(jù)中提取出重要的特征信息并建立準確、高效的肝病診斷模型是近年來肝病診斷研究的熱點之一。本文以肝病診斷為主要研究對象,探討診斷模型構(gòu)建過程中的特征提取方法和診斷模型的建立。首先,基于改進的自編碼器(AE)對肝病數(shù)據(jù)進行特征提取;然后建立了自適應集成棧式關(guān)聯(lián)降噪自編碼器肝病診斷模型(SISCDA);最后設計并實現(xiàn)了肝病輔助診斷系統(tǒng)。具體工作如下:(1)針對AE在特征提取過程中忽略了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)關(guān)系在重構(gòu)過程中的變化,而導致特征提取能力不足的問題,提出了一種新的特征提取算法SCA。該算法通過在AE的目標函數(shù)中添加全局和局部關(guān)聯(lián)性限制來保持重構(gòu)前后的特征數(shù)據(jù)關(guān)系結(jié)構(gòu)不變,并將添加了關(guān)聯(lián)性限制的AE稱為CAE。然后將多個CAE堆疊成棧式關(guān)聯(lián)自編碼器(SCA),以此來進一步提高算法的特征提取能力。在4組實驗數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,SCA特征提取算法的性能均好于其它機器學習特征處理算法以及傳統(tǒng)的AE算法...

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 肝病診斷
        1.2.2 基于深度學習的肝病診斷技術(shù)
    1.3 研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
第二章 研究相關(guān)的基礎知識介紹
    2.1 深度學習理論內(nèi)容
        2.1.1 深度學習概念
        2.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
        2.1.3 自編碼器
        2.1.4 棧式自編碼器
    2.2 特征處理
        2.2.1 特征選擇
        2.2.2 特征提取
        2.2.3 自編碼器特征提取
    2.3 集成學習
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于改進的自編碼器特征提取算法
    3.1 概述
        3.1.1 關(guān)聯(lián)性分析
        3.1.2 流形學習
    3.2 改進的自編碼器SCA
        3.2.1 全局關(guān)聯(lián)性限制
        3.2.2 局部關(guān)聯(lián)性限制
        3.2.3 棧式關(guān)聯(lián)自編碼器
    3.3 實驗與分析
        3.3.1 實驗環(huán)境和數(shù)據(jù)
        3.3.2 實驗評價指標
        3.3.3 實驗及其結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于自適應集成學習的SISCDA肝病診斷模型
    4.1 降噪自編碼器
    4.2 新提出的SISCDA肝病診斷模型
        4.2.1 SCDA模型
        4.2.2 SISCDA肝病診斷模型
        4.2.3 自適應權(quán)重
    4.3 算法流程
    4.4 實驗與分析
        4.4.1 實驗環(huán)境和數(shù)據(jù)
        4.4.2 實驗及其結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 肝病輔助診斷系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)分析
        5.1.1 需求分析
        5.1.2 開發(fā)環(huán)境介紹
    5.2 系統(tǒng)設計
        5.2.1 系統(tǒng)框架設計
        5.2.2 系統(tǒng)功能模塊設計
        5.2.3 系統(tǒng)業(yè)務流程設計
        5.2.4 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設計
    5.3 系統(tǒng)核心功能模塊實現(xiàn)
        5.3.1 數(shù)據(jù)預處理模塊實現(xiàn)
        5.3.2 診斷模塊實現(xiàn)
        5.3.3 統(tǒng)計分析模塊實現(xiàn)
    5.4 系統(tǒng)運行界面展示
        5.4.1 系統(tǒng)主界面
        5.4.2 系統(tǒng)診斷界面
        5.4.3 結(jié)果統(tǒng)計界面
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
致謝
碩士期間研究成果



本文編號：3867456