【摘 要】
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医疗分类问题作为数据挖掘在医学上的重要问题分支,旨在通过人工智能算法构建出分类决策模型以辅助临床诊断.为改善医疗分类模型的泛化能力,利用受限玻尔兹曼机有效的特征提取性能,提出一种改进回归权的深度置信网络结构并将其应用于医疗数据分类问题研究中.在三个UCI医疗数据集上分别基于改进网络构建出决策模型,并与原始网络结构进行对比.仿真结果表明,基于改进深度置信网络构建的决策模型取得了较为优异的性能.
【机 构】
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中山大学新华学院生物医学工程学院,广州 510520;中山大学新华学院健康学院,广州 510520
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医疗分类问题作为数据挖掘在医学上的重要问题分支,旨在通过人工智能算法构建出分类决策模型以辅助临床诊断.为改善医疗分类模型的泛化能力,利用受限玻尔兹曼机有效的特征提取性能,提出一种改进回归权的深度置信网络结构并将其应用于医疗数据分类问题研究中.在三个UCI医疗数据集上分别基于改进网络构建出决策模型,并与原始网络结构进行对比.仿真结果表明,基于改进深度置信网络构建的决策模型取得了较为优异的性能.
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