【摘 要】
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现如今,哮喘病对人们健康的影响已日益严重,其中,诊断不及时是影响哮喘病患者治愈率的重要因素。而现有的哮喘病诊断方式存在误诊,漏诊,诊断代价高昂等缺点,因此,如何使用机器学习技术进行哮喘病的诊断成为近年来哮喘病领域的热点问题。本研究旨在利用正常人和哮喘患者的体检血常规数据,使用机器学习技术构建一种哮喘病诊断模型。首先,提出一种基于相对权重和属性约简的特征选择方法对血常规数据进行处理,然后提出一种基于
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现如今,哮喘病对人们健康的影响已日益严重,其中,诊断不及时是影响哮喘病患者治愈率的重要因素。而现有的哮喘病诊断方式存在误诊,漏诊,诊断代价高昂等缺点,因此,如何使用机器学习技术进行哮喘病的诊断成为近年来哮喘病领域的热点问题。本研究旨在利用正常人和哮喘患者的体检血常规数据,使用机器学习技术构建一种哮喘病诊断模型。首先,提出一种基于相对权重和属性约简的特征选择方法对血常规数据进行处理,然后提出一种基于RBF-BP混合结构神经网络的诊断模型,最后设计并实现了哮喘病的辅助诊断系统。具体工作如下:（1）针对现有特征选择方法中存在忽略数据之间的潜在关联性且过度依赖于特定模型,进而导致很难找到最优特征子集的问题,提出一种基于相对权重和属性约简的特征选择方法,主要思想是:一方面,以重构过的数据集为基础,提出一种带惩罚系数的相对权重估计法来计算各个特征的权重,最大限度地保留特征之间的相关性。另一方面,提出一种基于相对权重的动态离散化方法,并使用该方法对血常规数据进行处理,然后使用一种基于信息熵的属性约简方法并结合贪心算法思想计算出最优特征子集。实验结果表明,本研究中提出的特征选择方法在各个机器学习模型上都有较好的表现,同时较其他特征选择方法也具有更高的准确率与稳定性。（2）针对BP神经网络的全局映射所导致的收敛速度慢以及RBF神经网络对于复杂问题很难得到完全线性可分的映射空间等问题,提出一种RBF-BP混合结构的神经网络诊断模型。该模型将原有的RBF网络隐藏层的输出进行一定处理后与BP网络的隐藏层相级联使得RBF网络中的局部线性可分关系能够传递到BP网络中。一方面,在RBF部分,提出一种基于簇质量的动态聚类方法来选取RBF中心,以此来解决原始样本分布不均匀导致的聚类效果不好的问题。另一方面,在BP部分,提出一种基于相对权重与样本距离的正则化方法来解决BP神经网络部分存在的过拟合问题。实验结果表明,RBF-BP模型的准确率,稳定性比其他分类模型有了一定的提高,并在哮喘病的数据集上得到了98.03%的分类准确率。（3）在上述研究的基础上,本文还设计并实现了一个基于血常规数据的哮喘病辅助诊断系统。系统的核心功能为哮喘病的智能诊断,以及对各种医疗资讯,病人信息,药品处方,工作进度,部门动态等相关信息进行管理的辅助功能。
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