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老年人抑郁症患病风险评估方法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-15页
第1章 绪论第15-24页
   ·研究背景和意义第15-16页
   ·研究历史和现状第16-22页
     ·研究历史第16-18页
     ·研究现状第18-21页
     ·总结分析第21-22页
   ·研究内容和结构安排第22-24页
     ·研究内容第22页
     ·结构安排第22-24页
第2章 涉及的理论与技术基础第24-28页
   ·引言第24页
   ·随机森林算法第24-25页
     ·随机森林算法原理第24-25页
     ·随机森林属性选择原理第25页
   ·逻辑回归算法第25-26页
     ·多元线性回归原理第25-26页
     ·逻辑回归分析原理第26页
   ·相关性分析方法第26-27页
     ·Pearson相关系数第26-27页
     ·InfoGain指数第27页
   ·小结第27-28页
第3章 老年人抑郁症患病高危特点分析第28-46页
   ·引言第28页
   ·相关工作第28-30页
     ·主要技术和方法第28-30页
     ·问题总结和分析第30页
   ·算法设计第30-32页
     ·算法框架第30-31页
     ·数据预处理第31页
     ·人群划分第31页
     ·人群特点统计第31-32页
   ·实验分析第32-45页
     ·实验目的和数据源第32页
     ·实验环境和条件第32-33页
     ·评价方法第33页
     ·实验结果和结论第33-45页
   ·小结第45-46页
第4章 老年人抑郁症患病高危风险因素确定第46-59页
   ·引言第46页
   ·相关工作第46-48页
     ·主要技术和方法第46-47页
     ·问题总结与分析第47-48页
   ·风险属性确定算法设计第48-51页
     ·算法框架第48页
     ·单因素分析第48-49页
     ·多因素分析第49-50页
     ·关键影响因素融合第50页
     ·风险因素确定第50-51页
   ·实验分析第51-58页
     ·实验目的和数据源第51页
     ·实验环境和条件第51页
     ·评价方法第51页
     ·实验过程和参数第51-52页
     ·实验结果和结论第52-58页
   ·小结第58-59页
第5章 老年人抑郁症患病风险评估第59-67页
   ·引言第59页
   ·相关工作第59-61页
     ·主要技术和方法第59-60页
     ·问题总结与分析第60-61页
   ·风险评估算法设计第61-62页
     ·算法框架第61页
     ·数据预处理第61页
     ·风险因素选择第61-62页
     ·基于逻辑回归的风险评估模型构建第62页
   ·实验分析第62-66页
     ·实验目的和数据源第62页
     ·实验环境和条件第62-63页
     ·评价方法第63页
     ·实验过程和参数第63页
     ·实验结果和结论第63-66页
   ·小结第66-67页
第6章 原型系统设计与实现第67-73页
   ·引言第67页
   ·系统总体设计第67-69页
     ·设计目标和功能需求第67页
     ·设计原则和技术路线第67-68页
     ·系统架构设计第68页
     ·交互界面设计第68-69页
   ·关键功能模块实现第69-71页
     ·风险评估模块第69-70页
     ·结果展示模块第70-71页
   ·实验分析第71-72页
     ·实验目的和数据资源第71页
     ·实验环境和条件第71页
     ·评价方法第71页
     ·实验过程和参数第71-72页
     ·实验结果和结论第72页
   ·小结第72-73页
第7章 结束语第73-76页
   ·全文总结第73-74页
   ·工作展望第74-76页
参考文献第76-82页
附录第82-83页
学习期间发表的学术论文与研究成果清单第83-84页
致谢第84页

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