| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究内容和方案 | 第12-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 基本概念 | 第16-28页 |
| ·体域网系统架构 | 第16-17页 |
| ·粗糙集理论基础 | 第17-18页 |
| ·粗糙集的基本概念 | 第17-18页 |
| ·属性约简 | 第18页 |
| ·属性约简中划分等价类算法 | 第18页 |
| ·生理参数评估的SVM系统的相关理论 | 第18-22页 |
| ·统计学习理论 | 第18-19页 |
| ·支持向量机理论 | 第19-20页 |
| ·支持向量机回归 | 第20-22页 |
| ·生理指标数据的分析和MIMIC生理信号数据源的获取 | 第22-25页 |
| ·医疗数据及其机理 | 第22-23页 |
| ·数据类型 | 第23-24页 |
| ·MIMIC多项生理信号数据源 | 第24-25页 |
| ·BP神经网络理论及其算法分析 | 第25-27页 |
| ·BP神经网络的定义 | 第25页 |
| ·BP神经网络的应用模型 | 第25-26页 |
| ·BP神经网络的算法分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于粗糙集及内存存储优化的属性约简算法 | 第28-36页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·粗糙集的算法在医院治疗信息中的应用 | 第28-31页 |
| ·粗糙集中的几种属性约简算法 | 第28-29页 |
| ·内存存储优化改进的属性约简算法 | 第29-31页 |
| ·基数排序的优化链表结构的属性约简方法 | 第31-35页 |
| ·计算等价类的算法 | 第31-33页 |
| ·实验 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 改进SVM的多项生理指标的融合评估系统 | 第36-48页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·改进的生理参数判别的SVM系统的构建 | 第37-42页 |
| ·SVM模型的判别系统 | 第38-39页 |
| ·样本数据的预处理 | 第39-40页 |
| ·最优组合的核函数的获取 | 第40页 |
| ·样本数据的属性约简的信息融合 | 第40-42页 |
| ·支持向量机的参数优化 | 第42-43页 |
| ·支持向量机参数的选取 | 第42页 |
| ·支持向量机的参数优化 | 第42-43页 |
| ·SVM的多项生理健康状态的判别及结果对比 | 第43-47页 |
| ·改进的SVM模型与BP神经网络的效果比较 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 总结和展望 | 第48-49页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第55-57页 |
| 浙江师范大学学位论文诚信承诺书 | 第57页 |