16、物联网与数据挖掘：酒精成瘾预测及农村地区物联网设备下行前传连接研究

物联网与数据挖掘：酒精成瘾预测及农村地区物联网设备下行前传连接研究

一、酒精成瘾预测研究

1.1 数据分类与神经网络输入

酒精成瘾被分为三个类别，第一类代表对酒精成瘾程度较低的样本，第二类表示中度成瘾，第三类则为高度成瘾。

用于前馈神经网络（FFNN）的输入包括年龄、性别、身高、体重、血型、血液中酒精含量水平以及血压水平，共七个输入用于训练 FFNN，且这七个输入均为归一化值。该应用有三个输出，分别对应低成瘾、中度成瘾和高度成瘾。

1.2 隐藏层节点数量确定

隐藏层节点数量通过公式“隐藏层节点数 =（输入层节点数 / 2）四舍五入到最接近的整数”来确定。输入层有七个节点，代入公式可得：
[
\begin{align }
隐藏层节点数&= \frac{7}{2}\
&= 3.5\
&\approx 4
\end{align }
]
在训练过程中发现，只有当隐藏层有四个节点时，网络才能达到收敛，且均方误差（MSE）的最低值为 0.0001。此外，在训练过程中还选择了学习因子、动量率和偏置值的最优值。

1.3 性能评估与智能算法

为了利用七个属性区分酒精成瘾的表现及其相关参数，使用召回率和精确率作为效率指标，得分越接近 1 越好。除了使用传统方法预测酒精成瘾外，还开发了一种智能技术来预测酒精成瘾程度。最近的研究发现，具有较低计算复杂度的广义概率方法可用于小规模分析。所提出的智能算法专门用于检测酒精成瘾者，并提供适当的治疗方法，帮助他们戒除成瘾。

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