【摘 要】
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在现代社会中,由于不健康的生活方式和压力,导致慢性病患者的比例逐渐增加,为了更好地预测潜在疾病,需要研究卷积神经网络(CNN)的各种模型,这些模型可以从非结构化数据(例如
【机 构】
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西南医科大学医学信息与工程学院,成都师范学院计算机科学学院
【基金项目】
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四川省卫生信息学会基金(No.00022251),西南医科大学校级课题(No.01040893),人工智能技术在智能教育游戏中的应用(No.CS18ZB04)
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在现代社会中,由于不健康的生活方式和压力,导致慢性病患者的比例逐渐增加,为了更好地预测潜在疾病,需要研究卷积神经网络(CNN)的各种模型,这些模型可以从非结构化数据(例如医学数据)中识别知识对象。但是,CNN全连接的网络结构需要占用大量内存。此外,随着层数的增加易出现过拟合,从而出现错误。为了解决这个问题,提出一种基于CNN的健康模型,即相关影响因素的知识挖掘模型,所提出的方法使用双层结构的隐藏层。通过模型发现的影响因素的规则,将它们分为肥胖,高血压和糖尿病等影响因素。对于性能评估,根据知识挖掘对影响因素
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