| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 胎儿体征信息数据挖掘国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 数据挖掘综述 | 第12-14页 |
| 1.3.1 数据挖掘的基本概念、功能和常用技术 | 第12-13页 |
| 1.3.2 数据挖掘基本过程 | 第13-14页 |
| 1.4 论文主要工作及结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 孕妇及胎儿体征数据的收集 | 第16-23页 |
| 2.1 胎动信号收集 | 第16-17页 |
| 2.2 胎心信号数据收集 | 第17-18页 |
| 2.3 孕妇及胎儿体征数据收集 | 第18-19页 |
| 2.4 建立孕妇档案数据库 | 第19-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 孕妇及胎儿体征数据的处理 | 第23-32页 |
| 3.1 孕妇及胎儿体征数据的特点 | 第23页 |
| 3.2 孕妇档案的建立及初步规范量化 | 第23-27页 |
| 3.3 基于遗传算法对孕妇体检项目的主特征提取 | 第27-30页 |
| 3.3.1 遗传算法的基本概念 | 第28页 |
| 3.3.2 遗传算法的计算过程 | 第28-29页 |
| 3.3.3 遗传算法在孕妇及胎儿体征提取中的应用 | 第29-30页 |
| 3.4 电子档案的结构设计 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于遗传算法优化BP神经网络对胎儿状况预测分类 | 第32-45页 |
| 4.1 人工神经网络的基本概念 | 第32-33页 |
| 4.2 神经网络的分类 | 第33-34页 |
| 4.3 BP神经网络算法及其改进算法 | 第34-44页 |
| 4.3.1 BP神经网络的结构设计 | 第34-35页 |
| 4.3.2 BP神经网络算法的计算过程及实例分析 | 第35-39页 |
| 4.3.3 基于遗传算法优化BP神经网络算法 | 第39-41页 |
| 4.3.4 GABP算法在胎儿健康预测中的应用 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 孕妇及胎儿体征数据挖掘系统的设计 | 第45-52页 |
| 5.1 系统总体结构设计 | 第45-46页 |
| 5.2 系统开发环境搭建 | 第46-47页 |
| 5.3 系统实现 | 第47-51页 |
| 5.3.1 档案管理模块实现 | 第47-49页 |
| 5.3.2 数据挖掘模块实现 | 第49-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 工作总结 | 第52页 |
| 6.2 工作展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 | 第59页 |