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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:潘雅雪
研究生(外文):Ya-Hsueh Pan
論文名稱:資料探勘技術於疾病診斷之應用
論文名稱(外文):Data Mining Technology for Disease Diagnosis
指導教授:白炳豐白炳豐引用關係
指導教授(外文):Ping-Feng Pai
學位類別:碩士
校院名稱:國立暨南國際大學
系所名稱:資訊管理學系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:70
中文關鍵詞:資料探勘約略集合理論倒傳遞類神經網路主成份分析
外文關鍵詞:Data MiningRough Set TheoryBack Propagation Neural NetworkPrincipal Component Analysis
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本研究利用約略集合理論、倒傳遞類神經網路、主成份分析法、主成份分析與約略集合理論混合模式、主成份分析與倒傳遞類神經網路混合模式,建構精神疾病、糖尿病與腎臟疾病診斷之評估模式。精神疾病於約略集合理論、倒傳遞類神經網路皆有八成以上準確率,然利用主成份分析法萃取因子後之主成份分析與約略集合理論混合模式、主成份分析與倒傳遞類神經網路混合模式,準確度下降至七成。糖尿病與腎臟疾病於約略集合理論、倒傳遞類神經網路皆有九成以上準確率,然利用主成份分析法萃取因子後之主成份分析與約略集合理論混合模式、主成份分析與倒傳遞類神經網路混合模式,準確度下降至八成。此結果與臨床醫學一致,判別因子任意刪除,將造成判別準確度下降,影響甚巨。本研究之結果可輔助醫師於疾病診斷判別時之參考,透過約略集合理論規則之萃取,亦可提供醫師、營養師、衛教師等相關人員參考。
This research uses Rough Set Theory, Back Propagation Neural Network, Principal Component Analysis, Principal Component Analysis and Rough Set the Theory mix pattern, Principal Component Analysis and Back Propagation Neural the Network mix pattern, to construct the syndrome diagnosis of appraisal pattern about Psychiatric disorders, Diabetes Mellitus and Kidney diseases. Use Psychiatric disorders to Rough Set Theory, Back Propagation Neural Network all has the over eighty percent to be accurate rate. However, the accuracy drops to seventy percent rate when uses Principal Component Analysis extract factor Principal Component Analysis and Rough Set the Theory mix pattern ,Principal Component Analysis and Back Propagation Neural the Network mix pattern,. Use Diabetes Mellitus and Kidney diseases syndrome to Rough Set Theory, Back Propagation Neural Network all has the over ninety percent to be accurate rate, however the accuracy drops to eighty percent rate after uses Principal Component Analysis extract factor Principal Component Analysis and Rough Set the Theory mix pattern, Principal Component Analysis and Back Propagation Neural the Network mix pattern,. This result is consistent with the clinical medicine, any delete of the factors will create the drop of distinction accuracy, it affects really greatly. The Result of this research may assist doctors to diagnose the distinction to the disease, penetrates Rough Set extract of the Theory rule, also may provide doctors, the nutrition teachers, the health teachers and the related personnel refers.
致謝 I
摘要 II
Abstract III
目錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 IX
第一章 緒論
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 3
1.3 研究範圍與限制 3
1.4 研究流程 3
1.5 論文概要 6
第二章 文獻探討
2.1 類神經網路之歷史 7
2.2 類神經網路之應用 12
2.3 資料探勘在醫療上的應用 16 
2.4 疾病診斷與分類之應用 20
2.5 約略集合理論、倒傳遞類神經網路、主成份分析簡介及應用 22
第三章 研究方法
3.1 研究架構 24
3.2 約略集合理論 25
3.2.1 約略集合理論示意圖 25
3.2.2 核心屬性與屬性縮減 25
3.3 倒傳遞類神經網路 28
3.3.1 倒傳遞類神經網路演算法 29
3.3.2 倒傳遞類神經網路成效評估 31
3.4 主成份分析 31
3.4.1 主成份個數的選取 32
3.4.2 主成份負荷 32
3.5 診斷模式構建流程 33
第四章 實驗設計與結果
4.1 案例說明 34
4.2 資料前處理 34
4.2.1 精神疾病判別因子 34
4.2.2 腎臟病及糖尿病判別因子 35
4.3 約略集合理論模式建立 37
4.3.1 資料處理 38
4.3.2 RSES建立 38
4.3.2.1精神疾病 39
4.3.2.2腎臟病及糖尿病 42
4.4 倒傳遞類神經網路模式建立 45
4.4.1 網路學習參數之設定 45
4.4.2 網路模式之建立 45
4.4.3 精神疾病準確率 47
4.4.4 腎臟病、糖尿病準確率 49
4.5 主成份分析模式建立 51
4.5.1 SPSS建構主成份分析 51
4.5.2 精神疾病主成份分析 51
4.5.3 腎臟病、糖尿病主成份分析 54
4.6 主成份分析與約略集合理論混合模式建立 56
4.6.1 主成份分析與約略集合理論混合模式建立-精神疾病 56
4.6.2 成份分析與約略集合理論混合模式建立-腎臟病、糖尿病 58
4.7 主成份分析與倒傳遞類神經網路混合模式建立 60
4.7.1 主成份分析與倒傳遞類神經網路混合模式建立-精神疾病 60
4.7.2 主成份分析與倒傳遞類神經網路混合模式建立-腎臟病、糖尿病 62
第五章 結論與未來方向
5.1 研究結果 64
5.2 各種方法優劣勢分析 65
5.3 後續研究建議 65
參考文獻 67
一、中文
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[33]劉秀鳳(2005),應用類神經網路評估台14線公路邊坡崩壞潛能之研究,朝陽大學碩士論文。
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[49]曾憲雄.蔡秀滿.蘇東興.曾秋蓉.王慶堯著,<資料探勘 Data Mining>,旗標出版股份有限公司出版,2005年5月出版。
[50]梅約醫學中心著,王誠之譯,<Mayo Clinic on Managing Diabetes-糖尿病>天下生活出版股份有限公司出版,2003年11月10日第一版第四次印行。
[51]簡文仁著,<糖尿病,運動最有效-不再讓起伏不定的血糖值成為無法運動的理由>,晨星出版有限公司出版,2004年7月初版。
二、英文
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三、網站
[55]行政院衛生署衛生資訊統計網http://www.doh.gov.tw/statistic/index.htm。
[56]台北榮總
http://homepage.vghtpe.gov.tw/~neph/contents/7.htm#1。
[57]中華民國糖尿病學會
http://www.endo-dm.org.tw/dia_dir_acaeeme.asp。
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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