| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·KDD 简介及其研究状况 | 第10-11页 |
| ·KDD 在医疗领域的应用 | 第11-12页 |
| ·本文的意义 | 第12-13页 |
| ·本文内容的概述 | 第13-14页 |
| 2 KDD 及其分类技术 | 第14-21页 |
| ·KDD 的定义 | 第14-15页 |
| ·KDD 的实施过程 | 第15-17页 |
| ·KDD 中的分类技术 | 第17-20页 |
| ·主要的分类方法 | 第17-18页 |
| ·分类器的构造与评价 | 第18-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 3 贝叶斯方法与中医证型分类 | 第21-31页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·贝叶斯分类 | 第22-25页 |
| ·贝叶斯网络分类器 | 第22-23页 |
| ·朴素贝叶斯分类 | 第23-24页 |
| ·分类器的构造和分类过程 | 第24-25页 |
| ·贝叶斯分类在中医领域的应用 | 第25-27页 |
| ·特征模型的数据结构 | 第26-27页 |
| ·贝叶斯分类预测证候 | 第27页 |
| ·贝叶斯证型分类实例 | 第27-29页 |
| ·小结 | 第29-31页 |
| 4 粗集与中医辨证规则抽取 | 第31-44页 |
| ·引论 | 第31页 |
| ·粗集简介 | 第31-35页 |
| ·粗集基本理论 | 第32-35页 |
| ·知识的约简 | 第35-37页 |
| ·属性的约简 | 第35-36页 |
| ·范畴的约简 | 第36-37页 |
| ·粗集的规则抽取 | 第37-38页 |
| ·粗集方法应用于中医诊断 | 第38-42页 |
| ·粗集模型的设计 | 第38-39页 |
| ·粗集的中医知识挖掘实例 | 第39-42页 |
| ·小结 | 第42-44页 |
| 5 ANN 与中医证型分类 | 第44-55页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·ANN 理论简介 | 第44-48页 |
| ·ANN 的学习方式 | 第44-45页 |
| ·BP 模型 | 第45-46页 |
| ·BP 算法 | 第46-48页 |
| ·ANN 在KDD 中的应用 | 第48-49页 |
| ·基于MLPANN 的中医证型分类 | 第49-54页 |
| ·系统参数设置 | 第50-51页 |
| ·系统结构与算法描述 | 第51-53页 |
| ·分类系统评价 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 6 中医KDD 系统的设计 | 第55-64页 |
| ·系统的提出 | 第55-56页 |
| ·系统的性能描述 | 第56-57页 |
| ·系统的构成 | 第57-59页 |
| ·系统的算法模块 | 第59-62页 |
| ·基于KDD 的中医智能诊断 | 第62-64页 |
| 7 总结和展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间参加的科研项目和发表的论文 | 第70页 |