声明
缩略词表
1前言
1.1研究背景
1.1.1糖尿病流行现状
1.1.2糖尿病危害
1.1.3疾病筛查与预测
1.2研究目的和意义
2 机器学习
2.1简介
2.2人工神经网络
2.2.1定义
2.2.2分层结构
2.2.3学习方式
2.2.4 BP神经网络
2.2.5 ANN与logistic
2.3国内外研究现状
3 研究内容与方法
3.1研究内容
3.2采集指标的选取
3.3数据预处理
3.4 BP神经网络模型
3.4.1步骤一
3.4.2步骤二
3.4.3步骤三
3.5 二元logistic回归
4 结果
4.1一般资料的统计
4.1.1基本资料统计
4.1.2既往病史统计
4.1.3个人史及家族史统计
4.1.4并发症种类统计
4.2 BP神经网络模型
4.3 二元logistic回归
4.3.1 T2DM无并发症组与并发症组定性变量比较
4.3.2 T2DM无并发症组与并发症组定量变量比较
4.3.3多因素logistic回归
5讨论
5.1 T2DM与嗜碱性粒细胞
5.2 T2DM与年龄
5.3 T2DM与RBC、RDW、MCV
5.4 T2DM与腰围
5.5 T2DM与糖尿病家族史、收缩压、舒张压
5.6 T2DM与TBA
6 结论与展望
6.1结论
6.2展望
致谢
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
