一种基于PSOSA-BP神经网络的心脏病预测方法技术

本发明专利技术属于医学数据挖掘领域，具体提供一种基于PSOSA‑BP神经网络的心脏病预测方法，在BP神经网络参数训练过程中，利用粒子群优化算法更新网络参数至最优解，同时结合模拟退火算法以摆脱局部最优陷阱，寻找全局最优网络参数进行心脏病预测，从而提升心脏病预测的准确率，为心脏病的早期发现与有效预测提供了强有力的技术支撑。本发明专利技术在UCI数据集上进行测试，结果表明相较于PSO‑BP、BP、KNN、SVM、RF等算法，本发明专利技术在准确率、召回率、精准率和F1值上的均表现出显著的优势，尤其在召回率和F1值上，表明本发明专利技术在心脏病预测领域具有较高的应用价值和潜力，能够有效辅助医疗诊断决策。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医学数据挖掘领域，具体提供一种基于psosa-bp神经网络的心脏病预测方法。

技术介绍

1、近年来，心脏病已成为导致全球范围内高死亡率的主要因素之一；在临床实践中，准确预测心血管疾病的发生是一项极具挑战性的任务，尤其是在面对日益庞大且复杂的医疗数据集时，这些数据集的增长速度惊人，涵盖了广泛的心血管健康信息；利用先进的数据挖掘与机器学习技术，构建自动化预测模型，可为临床诊断提供了更为精准高效的决策支持。

2、心脏病作为心血管疾病的统称，其发病机理涉及多种因素，如高胆固醇、高血压、睡眠呼吸暂停、糖尿病、体重管理不当、心理压力、年龄增长、家族病史及遗传因素等；冠心病与先天性心脏病尤为常见，后者多在胎儿期即已显现。随着数字医疗技术的飞速发展，医疗机构积累了海量医疗数据，这些数据虽富含宝贵信息，但分析难度与成本也随之攀升；传统心脏病诊断依赖于临床医生的体检、病史询问及症状分析，这一过程虽精确但耗时费力；为此，科研人员开发了基于机器学习的非侵入性预测模型；然而，模型训练与测试的前提是拥有平衡且高质量的数据集，因此，特征优化与数据平衡成为提升模本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于PSOSA-BP神经网络的心脏病预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述基于PSOSA-BP神经网络的心脏病预测方法，其特征在于，步骤1中，数据预处理具体为：

3.根据权利要求1所述基于PSOSA-BP神经网络的心脏病预测方法，其特征在于，步骤2.2.5中，速度更新公式为：

4.根据权利要求1所述基于PSOSA-BP神经网络的心脏病预测方法，其特征在于，步骤2.2.5中，惯性权值的更新过程为：学习因子的更新过程为：t为当前迭代次数，T为最大迭代次数。

5.根据权利要求1所述基于PSOSA-BP神经网络的心脏病...

【技术特征摘要】

1.一种基于psosa-bp神经网络的心脏病预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述基于psosa-bp神经网络的心脏病预测方法，其特征在于，步骤1中，数据预处理具体为：

3.根据权利要求1所述基于psosa-bp神经网络的心脏病预测方法，其特征在于，步骤2.2.5中，速度更新公式为：

4.根据权利要求1所述基于psosa-bp神经网络的心脏病预测方法，其特征在于，步骤2.2.5中，惯性...

【专利技术属性】
技术研发人员：李天庆，何奇，孟令辉，罗园新，陈智，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：