本文關(guān)鍵詞：基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的腦血管病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究　出處：《北京交通大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：腦血管病又稱腦血管病,具有高死亡率和高致殘率的特點(diǎn)。提前識(shí)別腦血管病發(fā)病風(fēng)險(xiǎn),采取一定的防控措施,可以降低腦血管病的發(fā)病率和死亡率。學(xué)術(shù)界和醫(yī)學(xué)界基于各自的研究角度,分別進(jìn)行了不同風(fēng)險(xiǎn)因素和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的研究。本論文以腦血管病為研究對(duì)象,針對(duì)腦血管病一級(jí)預(yù)防中的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警環(huán)節(jié),利用文獻(xiàn)分析、統(tǒng)計(jì)分析、實(shí)證分析等研究方法,研究如何使用腦血管病的主要風(fēng)險(xiǎn)因素,在已有技術(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建預(yù)警模型,實(shí)現(xiàn)腦血管病的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下：(1)建立預(yù)警指標(biāo)體系。通過(guò)文獻(xiàn)分析和總結(jié)建立較為全面的腦血管病初始預(yù)警指標(biāo)體系,使用粗糙集理論中的信息熵算法對(duì)初始指標(biāo)體系進(jìn)行屬性約簡(jiǎn),提取高概括性和高敏感性的指標(biāo),最終建立適用于預(yù)警模型的指標(biāo)體系。(2)深度置信網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建。選用受限玻爾茲曼機(jī)和反向傳播算法,通過(guò)RBM的構(gòu)建與堆疊建立深度置信網(wǎng)絡(luò),在頂層使用反向傳播對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)微調(diào),最終生成深度置信網(wǎng)絡(luò)模型。(3)模型訓(xùn)練與效果分析。使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)完成模型特征學(xué)習(xí)和參數(shù)調(diào)整,生成基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的腦血管病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。用測(cè)試數(shù)據(jù)仿真結(jié)果對(duì)模型預(yù)警能力進(jìn)行評(píng)價(jià),并將結(jié)果與LM-BP預(yù)警模型結(jié)果對(duì)比,分析深度置信網(wǎng)絡(luò)在腦血管病預(yù)警中的適用性。(4)預(yù)警模型的應(yīng)用。結(jié)合醫(yī)療云平臺(tái)信息共享系統(tǒng)現(xiàn)狀和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制,實(shí)現(xiàn)預(yù)警模型在信息共享系統(tǒng)的應(yīng)用。協(xié)同腦血管病醫(yī)療聯(lián)合體模式,提出基于預(yù)警結(jié)果的腦血管病協(xié)同防治系統(tǒng)干預(yù)策略。本文在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上,使用粗糙集理論實(shí)現(xiàn)了高質(zhì)量預(yù)警指標(biāo)的提取,并將深度置信網(wǎng)絡(luò)用于腦血管病的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中,構(gòu)建了比傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)效果更優(yōu)的預(yù)警模型,有助于提前識(shí)別腦血管病風(fēng)險(xiǎn),促進(jìn)腦血管病的一級(jí)預(yù)防。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R743

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5 田p，

本文編號(hào)：1313054