| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 背景介绍 | 第12页 |
| 1.1.2 课题来源、目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究目的 | 第15页 |
| 1.4 主要研究内容及创新点 | 第15页 |
| 1.5 本文结构安排 | 第15-18页 |
| 第二章 症状监测数据的采集 | 第18-28页 |
| 2.1 数据采集的背景 | 第18页 |
| 2.2 数据源筛选方法 | 第18-22页 |
| 2.2.1 专家评价法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 筛选结果 | 第21-22页 |
| 2.3 数据采集简介 | 第22-24页 |
| 2.3.1 android终端数据录入 | 第22-23页 |
| 2.3.2 PC终端数据管理 | 第23-24页 |
| 2.4 数据处理 | 第24-26页 |
| 2.4.1 脏数据判定 | 第24-25页 |
| 2.4.2 数据清洗 | 第25-26页 |
| 2.5 系统数据展示 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小节 | 第27-28页 |
| 第三章 预警模型预备知识 | 第28-44页 |
| 3.1 数据监测控制原理 | 第28-29页 |
| 3.1.1 统计过程控制 | 第28页 |
| 3.1.2 SPC发展的阶段 | 第28-29页 |
| 3.2 休哈特控制图 | 第29-32页 |
| 3.2.1 休哈特控制图的原理 | 第29-31页 |
| 3.2.2 控制图的分类 | 第31-32页 |
| 3.2.3 常见错误 | 第32页 |
| 3.3 累积和控制图 | 第32-39页 |
| 3.3.1 累积和控制图的使用方法 | 第33页 |
| 3.3.2 累积和控制图原理 | 第33-34页 |
| 3.3.3 基于样本均值的CUSUM | 第34-36页 |
| 3.3.4 基于样本方差的CUSUM | 第36-39页 |
| 3.4 平均链长与马尔可夫链 | 第39-42页 |
| 3.4.1 平均链长 | 第39-40页 |
| 3.4.2 马尔可夫链的定义 | 第40-41页 |
| 3.4.3 马尔可夫链求ARL | 第41-42页 |
| 3.5 本章小节 | 第42-44页 |
| 第四章 基于方差监控的抽样区间可变的动态累积和控制图改进 | 第44-60页 |
| 4.1 动态理论 | 第44页 |
| 4.2 可变抽样区间 | 第44-46页 |
| 4.3 动态CUSUM控制图的度量标准 | 第46-47页 |
| 4.4 监控方差的可变抽样区间的CUSUM | 第47-51页 |
| 4.4.1 构建CUSUM控制图的统计量 | 第48-49页 |
| 4.4.2 计算动态抽样区间CUSUM控制图的ATS | 第49-51页 |
| 4.5 控制图求解 | 第51-55页 |
| 4.6 控制图数据分析 | 第55-58页 |
| 4.6.1 控制图的数据分析 | 第55-57页 |
| 4.6.2 控制图的质量对比 | 第57-58页 |
| 4.7 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 症状监测系统中的控制图应用 | 第60-68页 |
| 5.1 系统中控制图应用背景 | 第60页 |
| 5.2 基于灰色关联分析对数据进行预处理 | 第60-63页 |
| 5.3 系统中的CUSUM控制图 | 第63-66页 |
| 5.3.1 症状监测设计 | 第63-65页 |
| 5.3.2 监测过程 | 第65-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录A (攻读硕士学位期间主要成果) | 第76-78页 |
| 附录B 源代码 | 第78-82页 |