基于改进深度信念网络的心血管疾病预测研究
Application Research of Computers（2018）
摘要
心血管疾病传统预测模型准确率较低,基于浅层神经网络的模型预测结果方差较大.为此提出一种基于改进深度信念网络的心血管疾病预测模型,利用重构误差,自主确定网络深度,结合无监督训练和有监督调优,在提高模型预测准确率的同时保证稳定性.对UCI数据库中的statlog (heart)和heart disease database独立进行30次实验,结果显示预测准确率的均值分别为91.26％、89.78％,预测准确率的方差分别为5.78、4.46.
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