深度学习与布谷鸟搜索：心脏疾病预测的高效策略

本文主要探讨了智能系统和深度信念网络在心脏疾病检测中的应用，特别是在数据预处理和优化算法上的创新策略。心脏疾病作为全球健康问题的重大挑战，其早期准确诊断对于预防和治疗至关重要。文章关注的是深度学习技术，特别是深度信念网络（DBN）与生物启发算法——布谷鸟搜索相结合的方案。 在数据预处理阶段，作者提出了一种基于汉明距离的特征选择方法，旨在筛选出对心脏疾病预测最具影响力的特征。这种方法有助于减少冗余和噪声，提高模型的精度和效率。布谷鸟搜索作为一种高效的搜索算法，能够有效地探索深度信念网络的潜在结构，寻找最佳参数组合，从而优化模型性能。 具体实验结果显示，通过布谷鸟搜索优化的深度信念网络在多个心脏疾病数据集上展现了出色的表现。例如，在克利夫兰数据集上，准确率达到89.2%，南非数据集为89.5%，Z-AlizadehSani数据集为89.7%，Fragrance数据集为90.2%，而在Statlog心脏病数据集上，更是达到了91.2%的高精度。这些成绩证明了这种方法的有效性和适应性，尤其是在应对大量复杂心脏疾病数据时，它能显著提升诊断的准确性。 文章的引入部分回顾了心脏病的全球现状和重要性，指出其高发病率和致死率，以及心脏病的风险因素，包括吸烟、年龄、遗传等。此外，文章强调了心血管疾病在全球公共卫生领域的严重负担，以及冠心病在印度的特定情况。通过结合深度学习技术和生物启发算法，研究人员希望找到一种有效且经济的方法，以改善心脏病的早期识别和管理。 这篇研究不仅提供了深度信念网络在心脏疾病预测中的新应用实例，还展示了如何利用智能系统和生物启发算法来提升医疗数据分析的效能，为心脏病的防治工作带来了新的突破。未来的研究可以进一步探讨如何将这种方法推广到更大规模的临床实践中，以降低心脏疾病带来的全球健康负担。