| 王洁,乔艺璇,彭岩,陈晓.基于Logistic回归和多层神经网络的Ⅱ型糖尿病并发症预测[J].高技术通讯(中文),2019,29(5):45~461 |
| 基于Logistic回归和多层神经网络的Ⅱ型糖尿病并发症预测 |
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| 中文关键词: Ⅱ型糖尿病并发症， 关联因素， 多层神经网络（MNN）， Logistic回归， 风险预测 |
| 英文关键词: |
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| 中文摘要: |
| 研究了Ⅱ型糖尿病并发症的预测。针对相关诊断指标众多，直接应用传统的神经网络等模型预测，会带来无法适应多种并发症、运算速度较慢及预测准确率偏低等问题，提出了基于Logistic回归和多层神经网络（MNN）的Ⅱ型糖尿病并发症预测模型。该模型首先应用关联性分析，提取与5种不同Ⅱ型糖尿病并发症相关的诊断指标，经Logistic回归模型等分析得到强相关因子，作为预测模型的输入，再运用Python，构建基于多层神经网络的预测模型。实验结果表明，全血糖化血红蛋白测定，尿胆原定性实验指标，尿素和尿红细胞与绝大部分Ⅱ型糖尿病并发症直接相关。Logistic回归结合多层神经网络预测准确率高于单一Logistic回归模型，预测准确率基本保持在85%的水平上，对某些并发症的预测准确率达到90%以上，可以达到为Ⅱ型糖尿病并发症预测提供科学参考的目的。 |
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