【摘 要】
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为预防和降低糖尿病发病率,对糖尿病进行有效的诊断预测,提出基于改进DNN的糖尿病预测模型。在DNN基础上引入批归一化(batch normalization,BN)层,有效解决梯度消失、局部最
【基金项目】
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山东省重点研发计划基金项目(2015GSF119016)。
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为预防和降低糖尿病发病率,对糖尿病进行有效的诊断预测,提出基于改进DNN的糖尿病预测模型。在DNN基础上引入批归一化(batch normalization,BN)层,有效解决梯度消失、局部最优解等问题,提高模型预测准确度。实验在UCI公开的皮马印第安人糖尿病数据集(PIDD)上进行,利用XGBoost算法进行最优特征选择后,构建改进的DNN模型进行预测。为了验证模型的有效性,将其与其它算法进行比较,实验结果验证了该模型在准确率、精准率、召回率、灵敏度和特异度方面的优越性。
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