神经网络模型在预测急性心肌梗死中的应用及模型预测能力的比较研究
| 表索引 | 第1-6页 |
| 图索引 | 第6-7页 |
| 中英文缩略词 | 第7-8页 |
| 中文摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-13页 |
| 第一章 引言 | 第13-16页 |
| ·研究背景与选题意义 | 第13页 |
| ·理论依据 | 第13-15页 |
| ·研究假设 | 第15页 |
| ·本研究的难点 | 第15页 |
| ·建模策略与步骤 | 第15-16页 |
| 第二章 材料来源与数据单变量分析 | 第16-31页 |
| ·INTERHEART研究的调查数据 | 第16页 |
| ·常规变量 | 第16-22页 |
| ·定性变量的描述 | 第16-19页 |
| ·定量变量的描述 | 第19-22页 |
| ·SNP位点的分型与单因素分析 | 第22-29页 |
| ·SNP位点的分型 | 第22页 |
| ·哈代-温伯格平衡定律的验证 | 第22-24页 |
| ·SNP位点与AMI单因素分析 | 第24-27页 |
| ·SNP位点单体型区域的构建 | 第27-29页 |
| ·缺失数据的处理 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 三种模型的构建、验证、比较和随机模拟研究 | 第31-90页 |
| ·三种模型的构建 | 第31-67页 |
| ·Logistic回归模型的构建 | 第31-47页 |
| ·BP神经网络模型的构建 | 第47-62页 |
| ·Elman神经网络模型 | 第62-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| ·模型预测结果的验证与比较 | 第67-76页 |
| ·ROC曲线下面积评价模型的预测性能 | 第67-70页 |
| ·保持法评价三种模型的泛化能力 | 第70-76页 |
| ·小结 | 第76页 |
| ·随机模拟数据进行模型性能的比较 | 第76-88页 |
| ·连续型变量有统计学意义 | 第77-79页 |
| ·离散型变量有统计学意义 | 第79-88页 |
| ·小结 | 第88页 |
| ·本章总结 | 第88-90页 |
| 第四章 讨论 | 第90-94页 |
| ·三种模型泛化能力的比较 | 第90页 |
| ·Logistic回归模型与神经网络模型的优缺点 | 第90-92页 |
| ·三种模型的应用条件 | 第92-93页 |
| ·神经网络模型隐含层节点数目的选择 | 第93页 |
| ·模型的合理选择 | 第93-94页 |
| 第五章 展望 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-103页 |
| 文献综述 | 第103-121页 |
| 参考文献 | 第117-121页 |
| 附录 部分Matlab源程序 | 第121-123页 |
| 代表论著 | 第123-150页 |
| 个人简介 | 第150-152页 |
| 致谢 | 第152-153页 |
