基于栈式降噪自编码器模型的糖尿病预测研究

摘要：

我国是一个人口大国,与此同时,慢性病患者人数也居世界首位,而糖尿病及其相关并发症是其中的一个重要组成部分.随着国民经济的发展,居民对健康需求日益强烈,因此,把根据人的各项生化指标为依据的糖尿病预测研究放在更加突出的地位就显得尤为重要.本文在总结前人利用传统浅层模型进行预测研究的基础上,针对其模型拟合效果和泛化能力不强的缺点,提出一种基于底层栈式降噪自编码器和顶层分类神经网络的预测模型.首先对数据进行清洗并归一化,在利用自编码的无监督学习对特征进行识别与重学习,逐层贪婪学习以后,再将将栈式降噪自编码器接入有监督的神经网络进行分类预测,最后再利用有监督的学习进行参数的微调.

关键词：糖尿病、预测、栈式降噪自编码器、特征提取、数据预处理

分类号：TN9;TL3

在线出版日期：2018-01-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：254,242