| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文架构 | 第13-14页 |
| 第二章 预备知识 | 第14-35页 |
| 2.1 心电相关知识 | 第14-18页 |
| 2.1.1 心电图原理 | 第14-16页 |
| 2.1.2 心电向量图 | 第16-17页 |
| 2.1.3 心肌缺血相关检测方法 | 第17-18页 |
| 2.2 确定学习理论 | 第18-24页 |
| 2.2.1 RBF神经网络 | 第19-20页 |
| 2.2.2 RBF的持续激励条件 | 第20-21页 |
| 2.2.3 确定学习的离散化方法 | 第21-23页 |
| 2.2.4 确定学习在心肌缺血辅助诊断中的应用 | 第23-24页 |
| 2.3 Hadoop框架 | 第24-32页 |
| 2.3.1 HDFS | 第25-27页 |
| 2.3.2 MapReduce | 第27-29页 |
| 2.3.3 YARN | 第29-31页 |
| 2.3.4 Hadoop Streaming | 第31-32页 |
| 2.4 Laravel框架 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 工作站系统分析设计 | 第35-50页 |
| 3.1 需求分析 | 第35-36页 |
| 3.2 方案分析 | 第36-46页 |
| 3.2.1 并发访问方案 | 第36-42页 |
| 3.2.2 数据存储方案 | 第42-45页 |
| 3.2.3 操作界面方案 | 第45-46页 |
| 3.2.4 成本分析 | 第46页 |
| 3.3 架构设计 | 第46-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 Hadoop平台搭建及计算层实现 | 第50-60页 |
| 4.1 Hadoop平台搭建 | 第50-53页 |
| 4.2 部署算法程序 | 第53-56页 |
| 4.3 Python脚本编写 | 第56页 |
| 4.4 系统性能对比测试 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 工作站系统整体实现 | 第60-74页 |
| 5.1 配置LAMP环境 | 第60-62页 |
| 5.1.1 Apache Http Server配置 | 第60-61页 |
| 5.1.2 MariaDB配置 | 第61页 |
| 5.1.3 PHP配置 | 第61-62页 |
| 5.2 用户界面实现 | 第62-65页 |
| 5.3 Web后台实现 | 第65-70页 |
| 5.4 数据存储实现 | 第70-72页 |
| 5.5 工作站辅助诊断意义 | 第72-73页 |
| 5.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第81页 |