基于卷積神經網絡的健康模型影響因素研究
作者：王惠清; 李忠玉; 袁紅 西南醫科大學醫學信息與工程學院; 瀘州646000; 成都師范學院計算機科學學院; 成都611130
摘要：在現代社會中,由于不健康的生活方式和壓力,導致慢性病患者的比例逐漸增加,為了更好地預測潛在疾病,需要研究卷積神經網絡(CNN)的各種模型,這些模型可以從非結構化數據(例如醫學數據)中識別知識對象。但是,CNN全連接的網絡結構需要占用大量內存。此外,隨著層數的增加易出現過擬合,從而出現錯誤。為了解決這個問題,提出一種基于CNN的健康模型,即相關影響因素的知識挖掘模型,所提出的方法使用雙層結構的隱藏層。通過模型發現的影響因素的規則,將它們分為肥胖,高血壓和糖尿病等影響因素。對于性能評估,根據知識挖掘對影響因素的應用來評估CNN模型的均方根誤差(RMSE)。通過提出的健康模型,可以得出有關各種因素關聯的知識。
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