| 【中文题名】 | 基于遗传算法的BP网络在医疗诊断中的应用 |
| 【英文题名】 | Application of Back-Propagation Network Based on Genetic Algorithm in Medical Diagnosis |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-3 |
| 【中关键词】 | 人工神经网络,BP网络,遗传算法,优化,冠心病,粗糙集 |
| 【英关键词】 | |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算> |
| 【论文摘要】 |
随着社会的进步和人们物质文化生活水平的提高，全民健康意识也不断在加强。在人才济济的吉林大学里，高素质人才的健康问题显得尤其重要。因此为保障学生和教职员工的健康，吉林大学也立项“健康工程”。“高校医院管理及疾病预警系统”是在“健康工程”的指引下，针对高校教育工作者和在校大学生这一特殊群体而制作。
本文采用的是神经网络经典算法—BP算法在诺依曼体系机上模拟人工神经网络建立疾病诊断模型，并且提出用遗传算法来优化神经网络结构。所训练的网络模型中训练样本的正确识别率为100％。在测试样本中，患有冠心病的识别率为92.3％；对于非冠心病患者的识别率为83.7％。
由此可见，本文提出的基于遗传算法的BP神经网络模型在疾病初步诊断中具有理想的应用效果，也具有广泛的应用前景。
本文在最后简要介绍了基于Rough的知识发现在医学诊断中的应用的研究。 |
| 【论文题纲】 |
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提要 |
4-7 |
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第一章 绪论 |
7-11 |
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1.1 论文的写作背景和目的 |
7-8 |
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1.1.1 写作背景 |
7 |
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1.1.2 写作目的 |
7-8 |
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1.2 项目简介 |
8-9 |
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1.3 本论文的研究工作 |
9-11 |
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第二章 神经网络在医学领域中的研究 |
11-21 |
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2.1 生物神经元简介 |
11 |
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2.2 人工神经网络模型 |
11-14 |
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2.2.1 神经网络的形式化描述 |
12 |
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2.2.2 神经元状态转移函数的类型 |
12-13 |
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2.2.3 神经网络的工作方式 |
13-14 |
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2.3 人工神经网络的学习规则 |
14-15 |
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2.4 人工神经网络在医学领域中的研究 |
15-19 |
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2.4.1 医学专家知识的特点 |
15-17 |
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2.4.2 关于专家系统的研究 |
17-18 |
|
2.4.3 关于神经网络的研究 |
18-19 |
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2.5 人工神经网络应用在医疗诊断系统的作用及其价值 |
19-21 |
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第三章 反向传播算法 |
21-26 |
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3.1 误差逆传播算法(BP算法) |
21-25 |
|
3.2 BP算法在医学领域中应用优势 |
25-26 |
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第四章 BP神经网络在医疗诊断中的应用 |
26-34 |
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4.1 智能诊断系统 |
26 |
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4.2 BP神经网络在智能疾病诊断中的应用 |
26-34 |
|
4.2.1 冠心病 |
26-29 |
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4.2.2 原理与方法 |
29-30 |
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4.2.3 BP神经网络用于冠心病智能诊断 |
30-34 |
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第五章 基于遗传算法的 BP网络诊断模型优化设计 |
34-43 |
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5.1 遗传算法的描述 |
35-38 |
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5.1.1 涉及的一些基本术语 |
35 |
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5.1.2 遗传算法的基本条件 |
35-37 |
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5.1.3 遗传算法 |
37-38 |
|
5.2 BP网络结构的遗传优化设计 |
38-42 |
|
5.2.1 染色体编码 |
39-40 |
|
5.2.2 适应度函数的选取 |
40 |
|
5.2.3 网络学习训练过程 |
40-42 |
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5.3 实验分析 |
42-43 |
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第六章 基于 Rough的知识发现在医学诊断中的研究 |
43-59 |
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6.1 分类出知识 |
43-44 |
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6.2 根据症状集合 A中的每个症状可以把病人集合 P分类 |
44-45 |
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6.3 单个症状属性的挖掘 |
45-47 |
|
6.4 多个症状属性的分类 |
47-49 |
|
6.5 多个症状属性的挖掘 |
49-50 |
|
6.6 症状属性的重要度 |
50-56 |
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6.7 医学知识发现算法 |
56-59 |
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第七章 总结 |
59-62 |
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参考文献 |
62-65 |
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摘要 |
65-68 |
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Abstract |
68-72 |
|
致谢 |
72-73 |
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导师及作者简介 |
73 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388725 |
