基于模糊决策树的2型糖尿病预警研究

发布时间：2023-11-25 07:16

　　随着信息技术的迅猛发展,各种各样数据的广泛积累,复杂决策系统、数据挖掘逐渐成为人们商业和科研等工作的需要,成为新的研究和应用重点。在医疗卫生领域,由于各种医疗信息系统的应用、医疗设备的数字化和便携式生理检测设备的应用,医疗数据量急剧增大,这些医疗数据对于疾病的管理、控制和医疗研究都蕴含着深刻的意义。论文将机器学习与糖尿病患者数据结合起来,对数据进行专业化处理,提供个性化医疗建议,对可能发生的健康问题形成预警机制,避免高危患者转为糖尿病患者或者病情恶化,减轻个人和医保负担,以实现糖尿病等慢性病的科学管理。模糊集和粗糙集都可以处理知识表达系统中的信息不确定性,本文将粗糙集中正域、上下近似集相关的理论引入到模糊理论有关隶属度的概念中,将两者结合在一起,形成模糊正域隶属度和模糊近似集,用模糊近似集集合论的知识来求解最优的模糊决策树分裂属性,发现这种方法可以更加有效的处理不确定信息。将本文提出的基于模糊粗糙集的模糊决策树算法与模糊ID3进行实验比较,实验数据采用UCI的数据集,由实验结果可以看到在分类精度不变的前提下,模糊决策树的层数更少,不管是内部结点还是叶子结点,在数目上都有所减少,构造的树...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究与应用现状
    1.3 主要研究内容与创新点
    1.4 论文组织结构
第二章 决策树与模糊决策树相关知识
    2.1 决策树基础知识
    2.2 模糊理论
    2.3 模糊决策树
        2.3.1 模糊 ID3
        2.3.2 模糊 ID3 实例
    2.4 本章总结
第三章 基于粗糙理论的属性约简
    3.1 粗糙集理论
    3.2 基于粗糙集的属性约简
        3.2.1 属性集选择
        3.2.2 子集产生过程
    3.3 基于区分矩阵的属性约简
        3.3.1 区分矩阵与区分函数
        3.3.2 基于区分矩阵的属性约简算法
    3.4 本章小结
第四章 基于模糊粗糙集的模糊决策树算法
    4.1 分裂属性选择标准
    4.2 模糊粗糙集
    4.3 基于模糊粗糙集的模糊决策树
        4.3.1 模糊属性重要度的计算
        4.3.2 模糊决策树阈值的设置
    4.4 实例分析
    4.5 本章总结
第五章 基于模糊决策树的2型糖尿病预警研究
    5.1 糖尿病基础知识
        5.1.1 糖尿病的分类
        5.1.2 2型糖尿病的诊断标准
    5.2 糖尿病数据属性约简
    5.3 糖尿病数据模糊化
    5.4 选择分裂属性
    5.5 形成糖尿病预警
    5.6 临床应用实例分析
        5.6.1 2型糖尿病临床数据
        5.6.2 数据转换
        5.6.3 临床数据模糊化
    5.7 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 论文工作总结
    6.2 下一步研究工作
参考文献
致谢



本文编号：3867526