| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·国外研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·存在的问题 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 临床路径优化决策理论基础 | 第18-30页 |
| ·临床路径基本理论 | 第18-20页 |
| ·临床路径基本概念 | 第18-19页 |
| ·临床路径特征 | 第19页 |
| ·临床路径变异 | 第19-20页 |
| ·电子病历数据分析及作用 | 第20-23页 |
| ·电子病历基本概念 | 第20-21页 |
| ·电子病历中医疗数据分析 | 第21-22页 |
| ·电子病历的作用 | 第22-23页 |
| ·临床路径优化决策相关理论 | 第23-26页 |
| ·临床决策分析 | 第23-24页 |
| ·偱证医学理论 | 第24-25页 |
| ·临床路径优化决策方法 | 第25-26页 |
| ·临床路径决策分析 | 第26-28页 |
| ·临床路径优化决策总体结构 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 模糊聚类算法研究 | 第30-45页 |
| ·模糊理论基础 | 第30-35页 |
| ·模糊集合及隶属度函数 | 第30-32页 |
| ·模糊集合的运算及性质 | 第32-33页 |
| ·模糊关系 | 第33-34页 |
| ·模糊逻辑及推理 | 第34-35页 |
| ·模糊聚类概述 | 第35-39页 |
| ·基于模糊等价关系的模糊聚类 | 第36-38页 |
| ·基于目标函数的模糊聚类 | 第38-39页 |
| ·模糊聚类算法分析及改进 | 第39-43页 |
| ·模糊 C 均值算法 | 第39-41页 |
| ·模糊 C 均值算法局限性分析 | 第41-42页 |
| ·基于减法聚类的 FCM 算法 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 模糊神经网络模型研究 | 第45-56页 |
| ·模糊神经网络基本理论 | 第45-49页 |
| ·神经网络简述 | 第46页 |
| ·模糊神经元模型 | 第46-48页 |
| ·模糊系统与神经网络的结合 | 第48页 |
| ·模糊神经网络的特点 | 第48-49页 |
| ·模糊聚类神经网络模型 | 第49-54页 |
| ·模糊神经网络结构 | 第49-50页 |
| ·Takagi-Sugeno 模型 | 第50-52页 |
| ·Takagi-Sugeno 模型参数学习算法 | 第52-54页 |
| ·基于模糊聚类的 T-S 临床路径优化决策模式 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 临床路径优化决策模型及仿真 | 第56-70页 |
| ·仿真环境简介 | 第56页 |
| ·硬件仿真环境 | 第56页 |
| ·软件仿真环境 | 第56页 |
| ·基于模糊聚类的临床路径决策分析 | 第56-64页 |
| ·仿真用例数据分析及处理 | 第57-59页 |
| ·基于减法聚类的 FCM 算法临床路径决策模型仿真及结果 | 第59-63页 |
| ·基于减法聚类 FCM 算法与 FCM 算法比较 | 第63-64页 |
| ·减法聚类 FCM 算法局限性分析 | 第64页 |
| ·模糊神经网络临床路径预测模型 | 第64-69页 |
| ·减法聚类 FCM 算法的 T-S 临床路径预测模型 | 第65-67页 |
| ·减法聚类 FCM 算法的 T-S 临床路径模型仿真及结果 | 第67-69页 |
| ·临床路径预测模型局限性分析 | 第69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
