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基于数据挖掘的疾病预测组合模型研究的任务书
任务书
一、任务概述
随着大数据技术的不断发展，疾病预测已成为一项热门的研究领域。实时分析海量的医疗数据，挖掘数据之间的关联关系，可以帮助医生更早地发现患者的潜在疾病并采取相应的预防措施，极大地提高了医疗行业的效率和质量。本研究的目的是为基于数据挖掘的疾病预测提供一种有效的组合模型，通过深度学习和数据挖掘技术，挖掘潜在的疾病预测因素，建立一种可靠的疾病预测模型，从而为医疗行业提供更加准确的预测服务。
二、研究内容
1.梳理疾病预测领域的相关研究现状和技术路线，分析现有的疾病预测模型的优缺点以及存在的问题和挑战；
2.构建基于深度学习和数据挖掘技术的疾病预测模型，包括数据清洗、特征工程、模型训练和测试等环节；
3.探索和挖掘可能影响疾病预测的多种数据因素，如人口统计学因素、疾病症状因素、基因因素等，并寻找这些因素之间的隐含关联；
4.实验验证所提出的组合模型的有效性和准确度，通过真实的医疗数据集进行评估；
5.根据实验结果，总结和归纳模型的优缺点，提出未来改进的方向和建议。
三、研究任务
1.文献调研：了解目前疾病预测的研究现状，对数据挖掘技术在疾病预测方面的应用进行深入的分析和研究，确定研究的重点和难点；
2.数据处理：对收集的医疗数据进行预处理和清洗，包括数据去重、空值填充、异常值处理等，为模型训练做好数据准备工作；
3.特征选择：对处理后的数据进行特征选择，确定对疾病预测影响最大的数据特征，为模型训练提供优秀的特征工程；
4.模型设计：基于深度学习和数据挖掘技术，建立基于多种数据因素的疾病预测模型，包括模型的选择、参数设置、调试和优化；
5.数据分析：对模型训练得到的结果进行数据分析和挖掘，寻找不同疾病因素之间的关联和规律，为疾病预测提供科学依据；
6.实验验证：采用真实的医疗数据集进行算法验证和评测，比较不同算法效果的区别；
7.结果展示：将实验结果进行整理和总结，编写实验报告，向领导、专家和行业内同行进行展示和宣传。
四、研究计划和要求
时间节点|研究任务
第一周|文献阅读和研究，确定研究目标和方向
第二周|数据采集和预处理，对数据进行清洗和去重
第三周|特征工程和特征选择，确定重要的数据特征
第四周|模型设计和算法选择，建立疾病预测模型
第五周|算法调试和实验验证，模型评估和综合比对
第六周|结果分析和数据挖掘，找到不同数据因素之间的关联
第七周|实验总结和报告撰写，整理论文和制作PPT海报
要求：
1.研究生应认真完成每周的任务，在规定时间内完成研究计划和编写实验报告；
2.研究生应积极参加数据分析和挖掘论坛，了解最新的实时数据挖掘技术；
3.研究生应具备良好的团队合作意识，积极和导师、同学交流讨论，并及时反馈研究成果。
4.研究生应尊重知识产权，严格遵守学术规范和道德要求，不得抄袭、剽窃、恶意竞争等恶劣行为。
5.研究生需要具备良好的英语文献阅读和撰写能力，须熟练掌握相关领域专业术语和表达方式。
五、研究成果与要求
1.撰写符合学术规范的研究报告，内容包括研究背景、研究方法、实验过程和结果分析等；
2.参加相关学术或者工业会议，宣讲研究成果和展示研究数据；
3.提交高水平的论文，尝试在一流的学术期刊上发表文章，为今后的学术研究奠定坚实的基础；
4.研究成果可以用于现代医疗行业的应用开发，为公众健康提供一定的帮助和服务。
六、参考文献
1.Li,P.,&Zhou,X.(2020).ECG-baseddiseasediagnosisusingdeeplearningwithhilberttransformandphasespacereconstruction.ComputersinBiologyandMedicine,120,103724.
2.Zhao,L.,Zhang,Y.,&Li,R.(2020).Improveddeepbeliefnetworksfordiseasepredictionusinghealthcaredata.ComputerMethodsandProgramsinBiomedicine,184,105311.
3.Shallal,I.A.,Ebanku,D.,Rahman,M.A.,&Shabut,A.M.(2020).AnovelECGclassificationmodelusingdeeplearningandfeatureselection.InternationalJournalofInformationManagement,53,102146.
4.Zeng,Q.,Zhang,M.,Sillanpää,M.J.,&Guan,Y.(2020).Amachinelearningapproachtopredictingtype2diabetes