【摘要】：目的:針對MMHC混合算法構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)性能的不足進(jìn)行改進(jìn),提出MMPC-Tabu、Fast.iamb-Tabu以及Inter.iamb-Tabu三種混合算法,研究這三種算法構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的效果,并與MMHC混合算法進(jìn)行比較;利用2013年山西省高脂血癥及其危險因素的調(diào)查數(shù)據(jù),研究山西省高脂血癥的水平,采用其中最優(yōu)的混合算法構(gòu)建高脂血癥的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,研究與高脂血癥直接或間接相關(guān)的因素和關(guān)聯(lián)強(qiáng)度,并通過模型推理研究高脂血癥發(fā)生的可能性,為慢性病與相關(guān)因素的研究提供更合理的方法。方法:首先利用兩種標(biāo)準(zhǔn)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)生成不同樣本量的仿真數(shù)據(jù),然后分別用MMHC、MMPC-Tabu、Fast.iamb-Tabu和Inter.iamb-Tabu混合算法構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò),與原始模型進(jìn)行比較,通過反向邊,丟失邊,多余邊的數(shù)量及其之和來評價這四種算法構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的效果;利用多階段分層隨機(jī)抽樣對山西省8個調(diào)查點18歲以上居民高脂血癥及相關(guān)因素的調(diào)查資料,采用多因素logistic回歸對變量進(jìn)行初步篩選,?_入=0.1,?_出=0.15;再以最優(yōu)混合算法構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò),利用極大似然估計來估計網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的參數(shù),并進(jìn)行兩種模型反映變量與疾病關(guān)系的效果比較。結(jié)果:(1)利用兩種標(biāo)準(zhǔn)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)生成不同樣本量的數(shù)據(jù)集,采用四種算法所構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)果顯示:無論節(jié)點數(shù)多與少,樣本量越大,所構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)越一致;無論節(jié)點數(shù)和樣本量的多少,Inter.iamb-Tabu算法所構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與原網(wǎng)絡(luò)的一致性都較高。(2)2013年山西省高脂血癥的檢出率是42.6%,95%置信區(qū)間為41.1%~44.1%。logistic回歸模型初篩顯示性別、年齡、城鄉(xiāng)、新鮮蔬菜攝入水平、身體活動度、BMI、中心性肥胖、高血壓和糖尿病與高脂血癥有關(guān)。其中中心型肥胖與高脂血癥的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度最大,OR值是1.688,其次是BMI,OR值為1.473。(3)將logistic回歸初篩的變量采用Inter.iamb-Tabu算法構(gòu)建高脂血癥的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,結(jié)果顯示:性別、年齡、身體活動度、BMI、糖尿病、高血壓與高脂血癥直接相關(guān),其中性別、BMI、身體活動度和年齡是高脂血癥的父節(jié)點,即它們與高脂血癥的發(fā)生有關(guān);而糖尿病與高血壓是高脂血癥的子節(jié)點,即高脂血癥與糖尿病、高血壓的發(fā)生有關(guān);地區(qū)、中心性肥胖、新鮮蔬菜攝入與高脂血癥間接相關(guān)。(4)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)還可以根據(jù)某已知節(jié)點的狀態(tài)推斷某未知節(jié)點(高脂血癥)的概率大小,進(jìn)行高脂血癥的風(fēng)險判定。結(jié)果顯示如果某個體缺乏運動,則患高脂血癥的可能性為0.455;如果該個體還患有糖尿病,則其患高脂血癥的可能性變?yōu)?.553;如果同時BMI28.0kg/m~2,則患高脂血癥的可能性變?yōu)?.647;如果根據(jù)腰圍該個體還屬于中心性肥胖,則患高脂血癥的可能性增加到0.649。結(jié)論:1.Inter.iamb-Tabu混合算法構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)性能相對較為理想。2.山西省高脂血癥的檢出率為42.6%,高于全國水平。3.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不但可以揭示直接與高脂血癥相關(guān)的因素和關(guān)聯(lián)強(qiáng)度,也能揭示高脂血癥間接相關(guān)的因素,因此,在疾病預(yù)防中更能有的放矢;在高脂血癥直接相關(guān)的因素中,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)既能識別與高脂血癥發(fā)生有關(guān)的因素,又能識別高脂血癥與其他疾病的關(guān)系;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理過程具有序貫性,在存在某些缺失信息時推理仍具有可行性。
【圖文】：

聯(lián)合熵，，條件熵與互信息之間的關(guān)系

9圖 1.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的三種形式設(shè) Z為一節(jié)點集合，X 和 Y是不在 Z中的兩個節(jié)點�？紤] X和 Y之間路 а。如果滿足下面條件之一，則稱 а被 Z所阻塞：
【學(xué)位授予單位】：山西醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R589.2;O212

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本文編號：2644736