| 题名 | 优化BP神经网络在糖尿病患病风险分析中的应用 |
| 作者 | 刘彦杰 |
| 答辩日期 | 2016 |
| 导师 | 张永 ; 韦哲 |
| 关键词 | 糖尿病 BP神经网络 遗传算法GA 患病风险 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 英文摘要 | 随着经济的飞速发展,人民的生活水平逐渐提高,糖尿病在我国的发病率也越来越高,每年消耗的医疗资源不计其数。对于糖尿病这种不可治愈的疾病,最好的办法就是预防。对糖尿病的有效预防将会给个人和国家减轻巨大的经济负担,节约大量医疗资源。因此,有关糖尿病预防的研究越来越受到各界重视。本文针对糖尿病预防的需求,设计一个糖尿病患病风险分析系统。利用优化BP神经网络模型对大量糖尿病数据拟合,可以通过计算人体多项体征参数达到实时测试个体患糖尿病的风险的目的。具体研究工作如下:1.构建一个基于BP神经网络的糖尿病患病风险评估模型。分析糖尿病发作的高危风险因素,对实验数据进行提取和整合,构建神经网络学习模型,以经过数据训练后的模型对个人患糖尿病的风险进行评估。2.使用遗传算法优化风险评估模型。改善BP神经网络的初始参数,避免在学习过程中陷入局部极值的情况并且提高学习效率,使应用于糖尿病数据的BP神经网络患病风险评估模型更加合理、准确、高效。3.设计一个糖尿病患病风险分析系统的图形用户界面。简便的操作方式和清楚直观的分析结果显示模式使本系统更加易于推广普及。本系统设计的主要工具为MATLAB软件,使用MATLAB语言编程实现BP神经网络建模和遗传算法的优化过程,通过MATLAB软件的可视化图形界面工具GUI来制作系统用户界面。大量实验的结果表明,优化BP神经网络构建的糖尿病患病风险模型可以对个体当前患糖尿病的风险进行较高精度的判定,这证明了本文中所采用的研究方法是正确的,设计的糖尿病患病风险判定系统是有效的,具有使用价值。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 74 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/91883]  |
| 专题 | 兰州理工大学 |
| 作者单位 | 兰州理工大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘彦杰. 优化BP神经网络在糖尿病患病风险分析中的应用[D]. 2016. |
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