| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 引言 | 第8-10页 |
| 1.文献研究 | 第10-14页 |
| 1.1 高血压病中医辨证分型的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2 高血压病中医辨证研究中存在的问题 | 第12-14页 |
| 2. 基于数据挖掘分类方法的高血压病中医辨证研究 | 第14-30页 |
| 2.1 资料来源 | 第14页 |
| 2.2 诊断标准 | 第14-15页 |
| 2.2.1 西医诊断 | 第14-15页 |
| 2.2.2 中医诊断与辨证分型 | 第15页 |
| 2.3 病例纳入标准 | 第15页 |
| 2.4 病例排除标准 | 第15-16页 |
| 2.5 数据预处理 | 第16-17页 |
| 2.6 编码与建库 | 第17-18页 |
| 2.7 基于决策树的高血压病中医辨证研究 | 第18-21页 |
| 2.7.1 决策树与中医诊断 | 第18页 |
| 2.7.2 实验工作 | 第18-21页 |
| 2.7.2.1 实验方法 | 第18-19页 |
| 2.7.2.2 实验结果 | 第19-21页 |
| 2.8 基于支持向量机的高血压病中医辨证研究 | 第21-24页 |
| 2.8.1 支持向量机与中医诊断 | 第21-22页 |
| 2.8.2 实验工作 | 第22-24页 |
| 2.8.2.1 实验方法 | 第22页 |
| 2.8.2.2 实验结果 | 第22-24页 |
| 2.9 基于贝叶斯网络的高血压病中医辨证研究 | 第24-27页 |
| 2.9.1 贝叶斯网络与中医诊断 | 第24-25页 |
| 2.9.3 实验工作 | 第25-27页 |
| 2.9.3.1 实验方法 | 第25页 |
| 2.9.3.2 实验结果 | 第25-27页 |
| 2.10 小结 | 第27-28页 |
| 2.10.1 算法校验结果准确率比较 | 第27-28页 |
| 2.10.2 算法时间复杂度比较 | 第28页 |
| 2.11 讨论 | 第28-30页 |
| 3. 基于动态不确定因果图理论对高血压病研究的方法探讨 | 第30-37页 |
| 3.1 动态不确定因果图（DUCG） | 第30-32页 |
| 3.1.1 DUCG简介 | 第30-31页 |
| 3.1.2 DUCG与中医诊断 | 第31-32页 |
| 3.2 高血压病中医诊断的DUCG模型 | 第32-35页 |
| 3.2.1 原发性高血压病的中医学诊病特征 | 第33-34页 |
| 3.2.2.一种基于动态不确定因果图的中医诊断模型 | 第34-35页 |
| 3.3 讨论 | 第35-37页 |
| 4.研究总结 | 第37-39页 |
| 4.1 主要研究工作及其结果 | 第37页 |
| 4.1.1 文献研究 | 第37页 |
| 4.1.2 数字化诊断模型实验研究 | 第37页 |
| 4.1.3 基于动态不确定因果图方法的探讨 | 第37页 |
| 4.2 本研究的不足 | 第37-38页 |
| 4.3 展望 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 附 | 第44-49页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |