基于文本挖掘的医学诊疗案例推理系统的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| CONTENTS | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 相关理论分析 | 第18-27页 |
| ·自然语言处理 | 第18-19页 |
| ·文本挖掘 | 第19-22页 |
| ·文本挖掘常用技术 | 第19-20页 |
| ·文本挖掘的过程 | 第20-22页 |
| ·聚类算法 | 第22-24页 |
| ·基于案例的推理 | 第24-27页 |
| 第三章 体系架构 | 第27-32页 |
| ·工作流程 | 第27-28页 |
| ·系统结构 | 第28-29页 |
| ·系统组成 | 第29-32页 |
| 第四章 基于文本挖掘的案例管理 | 第32-46页 |
| ·案例结构 | 第32-33页 |
| ·电子病历文本挖掘 | 第33-37页 |
| ·预处理 | 第33页 |
| ·中文分词 | 第33-36页 |
| ·特征提取 | 第36-37页 |
| ·案例库组织 | 第37-46页 |
| ·案例的表示 | 第37-40页 |
| ·案例的属性权值 | 第40-42页 |
| ·案例库的组织结构 | 第42-46页 |
| 第五章 案例推理算法 | 第46-54页 |
| ·案例匹配与检索 | 第46-51页 |
| ·案例相似度计算 | 第48-49页 |
| ·分阶段的权值最近邻法 | 第49-51页 |
| ·案例学习与修改 | 第51-52页 |
| ·案例维护 | 第52-54页 |
| 第六章 应用分析 | 第54-58页 |
| ·应用案例 | 第54-57页 |
| ·案例 | 第54页 |
| ·特征向量 | 第54-55页 |
| ·案例匹配 | 第55-57页 |
| ·结果分析 | 第57-58页 |
| 结论和展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
