1、“.....通过该结构，可以使得其结果更容易优化，即使较多层，也可以快速的运算，且不会出现无法收敛的问题，优化后，本文神经网络速度得到了提升。网络参数设臵其中在卷积层，通过滑动窗口抽取局部变量。具体地，设滑动窗口运算，这种运算包括了目标矩阵之间的空间关系池化层同样由多个特征面组成，是将已经卷积运算的矩阵通过聚合处理，降低维度，其主要有两种不同的操作最大池化和平均池化。全连接层则是将之前的所以特征进行总结的结构，并映射到样本空间中，其公式为，其中为权重，为偏执量输出层般为分类器，其该过程将数据映基于深度卷积网络的糖尿病并发症分类论文原稿球形检验小于，适合进行因子分析。通过计算累计解释总方差，得到合适的分组项。随着因素的增加，累计解释总方差不断增加，般取以上较为合适......”。

2、“.....经过十多年的发展已成为种经典而广泛应用的网络结构，其局部连接权值共享和池化特性对于网络的简化和型的分类将决定研究的价值所在。本文采用统计的方式，对于多种并发症的确定，直接来源于数据中的诊断项。经过统计，发现并发症多集中于前，因此本文中并发症选择了肾病高血压冠心病糖尿病酮症个相关并发症以及其它症状，进行下步研究。糖尿病数据的降维处理由于高维数据会提高机器学习的时间复杂度，为提高神经网络的学习效率，需要步的降维处理解决了数据依赖性和冗余性的问题，所以本文的数据可以直接变为矩阵，在变换时将数据中正常范围的数据设为，偏高值设为，偏低值设为，以此类推通过系列变换，可以得到对应的疾病模型的矩阵。由于这些数据之间的无关性，矩阵中列之间交换并不影响结果，因此列变换后的结果也应该充分考虑......”。

3、“.....的排列训练集该集合为训练过程中采用的数据集合，该集合参与模型的参数调整和模型的训练。由于本文采用交叉验证的方法，因此这里训练集的数据占全部数据的十分之。验证集该集合为每次周期结束后，用来进行当前模型准确率计算的数据集。该集合在迭代周期学习率等方面起作用，本文中的验证集占全部数据的十分之。测试集该集合为用于模型测试层所有神经元相互连接，最后层则是进行分类。实验结果与分析数据集本文实验数据来自国家临床医学科学数据中心提供的糖尿病数据，其中全血糖化血红蛋白测定条记录，每条记录拥有项有效项尿常规测定条记录，每条记录拥有项有效项生化测定条记录，每条项有项有效项。由于数据并非按照时间进行记录，本次研究中时间作为无关进行了赋值，其数据集合详细信息如表所示。针对深度卷积网络模型的训练......”。

4、“.....基于深度卷积网络的糖尿病并发症分类论文原稿。摘要本文针对现有糖尿病并发症分类研究以统计为主，缺乏有效数学模型的问题，提出了基于深度卷积神经网络的糖尿病并发症分类模型。首先进行数据预处理，将模型经过训练和验证后用于测试的集合，本文中该集合占全部数据的十分之。该模型中卷积层用于提取特征，池化层则是通过在小样本下采样取得新特征，全连层每个神经元与前层所有神经元相互连接，最后层则是进行分类。实验结果与分析数据集本文实验数据来自国家临床医学科学数据中心提供的糖尿病数据，其中全血糖化血红蛋白据量太大，因此选择种可能性进行排列并统为个矩阵，从而减少计算次数。本文中，由于通过降维处理解决了数据的依赖问题，每个数据只拥有两个编码规则属性编码即每个独立的样本中含有的属性的数量，表示为......”。

5、“.....为预设的属性数量。基于深度卷积网络的糖尿病并发症分类论文原稿。训练集该集合为基于深度卷积网络的糖尿病并发症分类论文原稿项被删除。参考联合国世界卫生组织糖尿病血糖诊断标准中国国家统计局中国成人血脂異常防治指南和数据中的诊断结果等标准，并结合部分医院建议。本文对部分离散指标进行了赋值，其数据集合详细信息如表所示。针对深度卷积网络模型的训练，将数据集合进行进步划分为部分训练集验证集测试集。，尤其是糖尿病及并发症发展迅速，已成为严重的公共健康问题，因此亟需糖尿病及并发症相关研究模型。传统模型大多是基于概率的统计模型，该类模型通过概率统计方法，来定性分析糖尿病及并发症，具有操作简单泛化性差自更新能力弱等问题。该模型中卷积层用于提取特征，池化层则是通过在小样本下采样取得新特征......”。

6、“.....基于深度卷积网络的糖尿病并发症分类论文原稿。因此这里分别选择项生化和项尿常规因素，它们的解释总方差分别为和。数据向量化由于卷积神经网络模型的特殊性，单条记录作为输入值进行计算会大大降低网络速度。本文选择将单条记录作为条行向量，将多条行向量组合成矩阵输入进神经网络中。上步的降维处理解决了数糖尿病数据进行降维和向量化其次采用深度卷积神经网络对并发症进行分类，并与决策树神经网络等经典方法进行了对比。实验结果表明，本文提出的基于深度卷积网络的糖尿病并发症分类模型准确性高于其它模型，能够为糖尿病并发症提供有效地辅助诊断。关键词深度学习卷积神经网络糖尿病并发症分类我国慢性病患者人数居世界首位测定条记录，每条记录拥有项有效项尿常规测定条记录，每条记录拥有项有效项生化测定条记录......”。

7、“.....由于数据并非按照时间进行记录，本次研究中时间作为无关项被删除。参考联合国世界卫生组织糖尿病血糖诊断标准中国国家统计局中国成人血脂異常防治指南和数据中的诊断结果等标准，并结合部分医院建议。本文对部分离散指标训练过程中采用的数据集合，该集合参与模型的参数调整和模型的训练。由于本文采用交叉验证的方法，因此这里训练集的数据占全部数据的十分之。验证集该集合为每次周期结束后，用来进行当前模型准确率计算的数据集。该集合在迭代周期学习率等方面起作用，本文中的验证集占全部数据的十分之。测试集该集合为用于模型测试部分的数据。在据依赖性和冗余性的问题，所以本文的数据可以直接变为矩阵，在变换时将数据中正常范围的数据设为，偏高值设为，偏低值设为，以此类推通过系列变换，可以得到对应的疾病模型的矩阵。由于这些数据之间的无关性......”。

8、“.....因此列变换后的结果也应该充分考虑。理论上列矩阵应该有,的排列方式，由于这些排列数基于深度卷积网络的糖尿病并发症分类论文原稿采用主成分因素分析，删除因素中紧密相关的冗余项，在保持因素信息不变的情况下减少因素数量，降低模型复杂度。再经过和球形检验，生化和尿常规的值均大于，且球形检验小于，适合进行因子分析。通过计算累计解释总方差，得到合适的分组项。随着因素的增加，累计解释总方差不断增加，般为，其卷积核矩阵为，则通过卷积核可以等到特征矩阵其中为对应函数，偏臵量。因此不同的卷积核可以得到不同的特征。由于糖尿病并发症众多，选择哪些并发症作为模型的分类将决定研究的价值所在。本文采用统计的方式，对于多种并发症的确定，直接来源于数据中的诊断项。经过统计，发现并发射到空间中......”。

9、“.....输出结构则为概率最高的分类结构。其常见卷积神经网络卷积层和池化层结构如图所示。网络结构本文构建了基于卷积神经网络的糖尿病并发症分类模型。模型包括模型训练及测试疾病分类结果两部分。在选择网络上，本文选择网络，该网络相比其它的卷积网络，增加了残差模型的容错能力有较大的帮助。其基本结构包括输入层卷积层池化层全连接层和输出层构成。般来说，对于卷积神经网络会有个卷积层和个池化层交替设臵。其中输入层是将数据输入的结构卷积层由多个特征面组成，每个特征面由多个神经元组成，卷积层作用为提取特征，其卷积运算可以看作小矩阵在大的矩阵上连续滑动，并进行成乘法或者加法的对糖尿病数据进行降維处理，目前较普遍的方法为消去数据冗余属性。但是糖尿病并发症的多个因素之间往往具有定的相关性，因此采用主成分因素分析......”。