基于语音特征的帕金森病可视化诊断方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·课题背景及研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·研究现状 | 第13-18页 |
| ·新型帕金森病诊断方法研究现状 | 第13-15页 |
| ·基于语音障碍的帕金森病诊断研究现状 | 第15-17页 |
| ·基于多元图表示的可视化模式识别研究现状 | 第17-18页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第18-21页 |
| 第2章 多维筛分类器的可视化分类原理 | 第21-29页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·多维筛分类器 | 第22-23页 |
| ·可视化分类器框架 | 第22页 |
| ·多维筛分类器框架 | 第22-23页 |
| ·多维筛与传统可视化分类器区别 | 第23-26页 |
| ·数据表示特色分析 | 第23页 |
| ·界面生成特色分析 | 第23-24页 |
| ·组合分类器结构分析 | 第24-26页 |
| ·基于多维筛的帕金森病可视化诊断 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 多维数据的多元图表示与优化方法 | 第29-51页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·模式识别的表示问题 | 第29-34页 |
| ·表示在模式识别中的作用 | 第29-30页 |
| ·表示的理解与表示的原则 | 第30-32页 |
| ·表示的方法 | 第32-34页 |
| ·高维数据的 2D 图单点表示原理 | 第34-40页 |
| ·单点单变量 2D 图表示 | 第36-37页 |
| ·单点多变量 2D 图表示 | 第37-39页 |
| ·单点全变量 2D 图表示 | 第39-40页 |
| ·表示方法对比 | 第40页 |
| ·基于色度学空间的多元图表示 | 第40-44页 |
| ·传统多元图表示的局限 | 第40-41页 |
| ·色度学在多元图表示的应用 | 第41-42页 |
| ·色度多元图的生成方法 | 第42-44页 |
| ·基于非线性变换的图表示优化 | 第44-49页 |
| ·非线性变换作用与原则 | 第44页 |
| ·多元图表示的非线性优化 | 第44-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 多维筛类域空间生成与权系数计算 | 第51-73页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·基于域匹配思想的类域生成原理 | 第51-54页 |
| ·经典分类界面生成算法分析 | 第51-52页 |
| ·主动生长类域生成基本思想 | 第52-54页 |
| ·基于计算几何的主动生长类域生成方法 | 第54-60页 |
| ·数据描述 | 第54-55页 |
| ·1 维空间下的主动生长 | 第55-57页 |
| ·主动生长的等效算法 | 第57-59页 |
| ·高维扩展 | 第59-60页 |
| ·域匹配空间的可视化信息 | 第60-61页 |
| ·分类界面转换 | 第61-63页 |
| ·基于粗糙度的子分类器权重计算 | 第63-69页 |
| ·分类界面中的模糊性 | 第63-64页 |
| ·特定类粗糙度计算 | 第64-66页 |
| ·子分类器空间权重计算 | 第66-69页 |
| ·类空间规整度的计算几何组合分类器权重分配 | 第69-72页 |
| ·分类界面中共生关系计算 | 第69-71页 |
| ·子分类器规整度与权重计算 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 多维筛分类器性能测试与评价 | 第73-84页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·实验数据 | 第73-75页 |
| ·不同加权方式测试 | 第75-77页 |
| ·测试方法 | 第75页 |
| ·实验结果与分析 | 第75-77页 |
| ·不同分类器对比实验 | 第77-81页 |
| ·测试方法 | 第77-78页 |
| ·实验结果与分析 | 第78-81页 |
| ·分类界面对比 | 第81-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第6章 基于语音障碍的帕金森病可视化诊断 | 第84-110页 |
| ·引言 | 第84-85页 |
| ·帕金森病语音障碍特征分析 | 第85-96页 |
| ·帕金森病语音信号特点 | 第85页 |
| ·采集方法与对象选择 | 第85-87页 |
| ·语音特征分析 | 第87-96页 |
| ·测试数据集的选择 | 第96-97页 |
| ·帕金森数据集 | 第96页 |
| ·远程帕金森数据集 | 第96-97页 |
| ·帕金森病的可视化分类过程 | 第97-100页 |
| ·实验结果 | 第100-107页 |
| ·不同的量化级下分类精度对比 | 第101-102页 |
| ·非线性参数与加权方式的影响 | 第102-106页 |
| ·多维筛层数的影响 | 第106-107页 |
| ·与其他分类器比较 | 第107-108页 |
| ·本章小结 | 第108-110页 |
| 结论 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-121页 |
| 附录 1 量化阶对帕金森数据集精度的影响 | 第121-125页 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第125-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 作者简介 | 第128页 |
