10、 动态学习调度算法与多层感知器模型用于心脏病预测系统

动态学习调度算法与多层感知器模型用于心脏病预测系统

1. 引言

心脏病是全球公共卫生的重大挑战，每年导致数百万人死亡。为了应对这一问题，研究人员一直在寻找更有效的预测方法，以实现早期检测和预防。数据挖掘和机器学习技术为心脏病预测提供了新的可能性。通过利用大规模和多样化的数据集，研究人员可以开发出更加准确和可靠的预测模型。本文将详细介绍动态学习调度算法（Dynamic Learning Scheduling Algorithm, DLSA）和多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）模型如何共同作用，提升心脏病预测系统的性能。

2. 动态学习调度算法（DLSA）

2.1 DLSA的必要性

现有的机器学习模型在处理大规模心脏病数据集时，常常遇到训练损失过大的问题，导致模型性能下降。为了解决这一问题，DLSA应运而生。DLSA通过动态调整学习计划，优化训练过程，从而提高模型的性能。具体来说，DLSA通过以下几种方式发挥作用：

• 动态调整学习率 ：在训练过程中，DLSA会根据当前的训练状态自动调整学习率，以确保模型能够更快地收敛并避免陷入局部最优解。
• 减少计算成本 ：通过优化训练过程，DLSA降低了