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基于卷积神经网络的心脏病预测方法研究的开题报告
一、研究背景与意义
心脏病是指由于心脏疾病而引起的心血管疾病。心脏是人体的重要脏器之一，任何对心脏的损害都会对人体健康产生不良影响。据世界卫生组织统计，全球范围内每年有1700万人死于心脏病，占全球死亡人数的近50%。在各类死因中，心脏病占比最高。心脏病的高发和高死亡率给社会带来了重大负担，因此，对心脏病的预测和诊断具有重要意义。
目前，基于数据挖掘技术进行心脏病预测已成为一个热门研究方向。传统的心脏病预测方法主要基于统计学模型，如逻辑回归、决策树、支持向量机等。这种方法的缺点就是对特征的选取比较麻烦，特征的数目和质量都会对性能产生很大的影响。而随着深度学习技术的发展，基于深度学习的方法被证明在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域取得了优秀的成果，因此也被引入到心脏病预测领域。
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是深度学习中重要的一类神经网络，使用卷积核提取特征，能够自动学习特征，并能够保留原始信号的时间或空间结构信息。所以基于卷积神经网络的心脏病预测方法在与其他方法相比表现更为出色。因此，本文旨在基于卷积神经网络，对心脏病进行预测和诊断，提高预测能力和准确度，为临床实践提供了新的思路和手段。
二、研究内容
1.构建心脏病预测模型
基于卷积神经网络构建心脏病预测模型，使用多个卷积层和全连接层对心脏数据进行处理，采用softmax作为输出层。
2.数据选择和预处理
选择适合的数据集对模型进行预测和训练，数据预处理包括数据清洗、缺失值填充、数据标准化等操作。
3.模型训练和评测
使用训练数据对构建好的模型进行训练，利用测试数据进行评测，在此基础上进行模型的优化与调参。
4.与其他方法的比对
比对实验结果与传统算法的表现情况，给出实验结果，分析模型的优势和不足，为模型的优化、改进提供参考。
三、研究方法
1.卷积神经网络(CNN)
构建基于卷积神经网络的心脏病预测模型，通过多层的卷积层提取数据中的特征，并将提取的特征输入到全连接层中进行预测。
2.Python编程
使用Python搭建卷积神经网络模型，并用Python进行数据预处理、训练和评测等操作。
3.数据处理与挖掘
使用Pandas库对数据进行处理和清洗，提取数据特征，利用Matplotlib库进行可视化展示，进行特征选择，并做好数据切分。
四、研究进度计划
第1-2周：了解卷积神经网络的原理和心脏病预测的基本方法，撰写开题报告。
第3-4周：查找相关数据集，进行数据预处理。
第5-6周：在Python环境下搭建卷积神经网络模型，并进行模型训练。
第7-8周：对模型的预测结果进行评测、比对，对模型进行优化和改进。
第9-10周：完善论文写作，修改和润色，撰写答辩报告。
总结：通过本研究，基于卷积神经网络的心脏病预测方法将为临床诊断提供一种新的治疗思路，并且对于心脏病的预防和治疗具有重要的理论和实际意义。本研究有利于提升心脏病预测的准确性和精度，具有较好的应用前景。