由于糖尿病在世界范圍內(nèi)患病人數(shù)眾多,對人造成的危害極大,近年來死亡率急劇上升。同時(shí)可怕的是會(huì)引發(fā)多種嚴(yán)重的并發(fā)癥,比如高血壓、腸胃疾病、糖尿病眼病、血管病變等等。當(dāng)下還沒有有效的治療方案可以治療糖尿病。因此,盡早發(fā)現(xiàn)是否患有糖尿病是降低糖尿病死亡率的關(guān)鍵。而近年來,隨著深度學(xué)習(xí)在圖片識別、自然語言理解、自動(dòng)問答、機(jī)器翻譯、情感分析以及股價(jià)預(yù)測等領(lǐng)域大放異彩,研究人員開始將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于醫(yī)療診斷領(lǐng)域。糖尿病作為常見的非傳染性疾病之一,深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于糖尿病預(yù)測上的研究更值得關(guān)注。目前學(xué)者們在研究糖尿病的預(yù)測課題時(shí),一般會(huì)采用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。本文鑒于目前糖尿病預(yù)測的研究現(xiàn)狀和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢,嘗試?yán)瞄_源深度學(xué)習(xí)平臺—TensorFlow來搭建糖尿病預(yù)測模型,對糖尿病預(yù)測進(jìn)行研究,主要工作有以下四個(gè)方面:1)深入研究了數(shù)據(jù)預(yù)處理的相關(guān)理論,對來自UCI的皮馬印第安人糖尿病數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理,重點(diǎn)討論了運(yùn)用平均值替換缺失值的方法和利用信息增益算法（IG）進(jìn)行特征選擇來完成對糖尿病數(shù)據(jù)集的預(yù)處理工作。2)研究了基于K鄰近算法（KNN）和漸進(jìn)梯度回歸樹算法（GBDT）在糖尿病預(yù)測研究中的... 

【文章來源】：浙江理工大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

感知機(jī)模型

圖 2.6 感知機(jī)模型入和輸出之間學(xué)習(xí)到一個(gè)線性關(guān)系，得到的中間輸出結(jié)果，如公式 2-（18） = 2-著是一個(gè)神經(jīng)元激活函數(shù)，如公式 2-（19）所示。 ( ) = < ≥ 2-而得到想要的輸出結(jié)果 1 或者-1。個(gè)模型只能用于二元分類，且無法學(xué)習(xí)比較復(fù)雜的非線性模型，因此在工業(yè)而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在感知機(jī)的模型上做了擴(kuò)展，總結(jié)主要有三點(diǎn)：加入了隱藏層，隱藏層可以有多層，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力，如圖 2.7 所示，么多隱藏層模型的復(fù)雜度也增加了好多。

圖 2.8 多個(gè)輸入多個(gè)輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖做擴(kuò)展，感知機(jī)的激活函數(shù)是§ ￠( ) ，雖然簡單使用的其他的激活函數(shù)，比如在邏輯回歸里面使。 ( ) = T ￠ 、S￡ ¨ 和 R LU等。通過使用不同的激活知機(jī)的擴(kuò)展，而 DNN 可以理解為有很多隱藏層的，DNN內(nèi)部的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層可以分為三類：輸入層，

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[5]基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的糖尿病預(yù)測模型研究[D]. 洪燁.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016



本文編號：3213161