| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·数据挖掘技术研究现状 | 第13-15页 |
| ·人脑静息态研究现状 | 第15-16页 |
| ·论文的主要组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 主要研究方法概述 | 第17-26页 |
| ·数据挖掘理论概述 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的主要任务 | 第17页 |
| ·数据挖掘的主要流程 | 第17-18页 |
| ·分类与聚类算法的定义及其相关算法 | 第18-22页 |
| ·分类算法的定义 | 第18-19页 |
| ·决策树 | 第19-20页 |
| ·聚类的定义 | 第20页 |
| ·k均值算法 | 第20-21页 |
| ·EM算法 | 第21-22页 |
| ·静息态数据分析方法 | 第22-25页 |
| ·功能连接 | 第22页 |
| ·局部一致性 | 第22-24页 |
| ·统计假设检验 | 第24-25页 |
| ·Struts框架概述 | 第25-26页 |
| 第3章 大学生心理测评系统在大学生心理问题中的应用 | 第26-38页 |
| ·大学生心理测评系统的设计与实现 | 第26-32页 |
| ·心理问题研究的现状 | 第26-27页 |
| ·大学生心理测评系统静态结构 | 第27-28页 |
| ·大学生心理测评系统动态结构 | 第28-31页 |
| ·大学生心理测评系统物理结构 | 第31-32页 |
| ·大学生心理数据分析 | 第32-37页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·抑郁情绪分析 | 第32-34页 |
| ·焦虑情绪分析 | 第34-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第4章 数据挖掘聚类技术在大学生心理问题中的应用 | 第38-50页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·数据预处理 | 第38-40页 |
| ·k均值心理数据分析 | 第40-46页 |
| ·k均值运行结果 | 第40-41页 |
| ·k均值结果分析 | 第41-45页 |
| ·k均值分析小结 | 第45-46页 |
| ·EM心理数据分析 | 第46-50页 |
| ·EM运行结果 | 第46页 |
| ·EM结果分析 | 第46-49页 |
| ·EM聚类分析小结 | 第49-50页 |
| 第5章 静息态分析在大学生心理问题分析中的应用 | 第50-67页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·静息态相关基本原理 | 第51-55页 |
| ·大脑的基本概念 | 第51-53页 |
| ·静息态 | 第53页 |
| ·核磁共振成像基本原理生物物理成像机制 | 第53-55页 |
| ·静息态实验设计与结果分析 | 第55-65页 |
| ·静息态脑功能成像实验设计 | 第55-56页 |
| ·数据的预处理 | 第56-58页 |
| ·实验结果分析 | 第58-65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-68页 |
| ·总结 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74页 |