| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3 存在的问题 | 第17页 |
| 1.3 研究目的与意义 | 第17-18页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第17-18页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第18页 |
| 1.4 研究内容与框架 | 第18-21页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4.2 主要贡献 | 第19-20页 |
| 1.4.3 论文框架 | 第20-21页 |
| 1.5 研究方法 | 第21-22页 |
| 2 相关理论基础 | 第22-36页 |
| 2.1 预警相关理论 | 第22-25页 |
| 2.1.1 预警的基本原理 | 第22-23页 |
| 2.1.2 常用预警模型 | 第23-24页 |
| 2.1.3 预警模型的选择 | 第24-25页 |
| 2.2 粗糙集相关理论 | 第25-27页 |
| 2.2.1 粗糙集理论概述 | 第25-26页 |
| 2.2.2 属性约简的信息熵算法 | 第26-27页 |
| 2.3 人工神经网络相关理论 | 第27-31页 |
| 2.3.1 人工神经网络结构 | 第27-28页 |
| 2.3.2 人工神经网络基本原理 | 第28-29页 |
| 2.3.3 BP神经网络 | 第29-31页 |
| 2.4 深度学习与深度置信网络相关理论 | 第31-35页 |
| 2.4.1 深度学习基本原理 | 第31-33页 |
| 2.4.2 深度置信网络算法结构 | 第33-35页 |
| 2.4.3 深度置信网络算法原理 | 第35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 基于粗糙集理论的预警指标体系构建 | 第36-50页 |
| 3.1 预警指标体系的构建 | 第37-42页 |
| 3.1.1 预警指标体系构建的依据 | 第37-38页 |
| 3.1.2 指标体系构建原则与方法 | 第38-40页 |
| 3.1.3 初始预警指标体系的构建 | 第40-42页 |
| 3.2 数据离散化与决策表构建 | 第42-46页 |
| 3.2.1 数据离散化算法 | 第42-44页 |
| 3.2.2 决策表的构建 | 第44-46页 |
| 3.3 基于粗糙集理论的决策表属性约简 | 第46-48页 |
| 3.3.1 基于信息熵算法的决策表属性约简 | 第46页 |
| 3.3.2 约简后的风险预警指标体系 | 第46-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 4 基于深度置信网络的脑血管病风险预警模型构建 | 第50-70页 |
| 4.1 深度置信网络模型构建 | 第51-58页 |
| 4.1.1 受限玻尔兹曼机的构建 | 第51-54页 |
| 4.1.2 RBM堆叠的深度置信网络 | 第54-55页 |
| 4.1.3 基于反向传播算法的网络参数微调 | 第55-57页 |
| 4.1.4 深度置信网络的构建 | 第57-58页 |
| 4.2 深度置信网络模型仿真 | 第58-64页 |
| 4.2.1 数据收集与数据预处理 | 第58-63页 |
| 4.2.2 建立训练组及预测组 | 第63页 |
| 4.2.3 深度置信网络模型仿真 | 第63-64页 |
| 4.3 深度置信网络与LM-BP预警模型结果对比分析 | 第64-68页 |
| 4.3.1 深度置信网络模型预警结果 | 第64-65页 |
| 4.3.2 LM-BP模型预警结果 | 第65-67页 |
| 4.3.3 结果对比分析 | 第67-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 5 脑血管协同防治云平台下深度置信网络预警模型的应用 | 第70-80页 |
| 5.1 协同防治云平台信息共享系统概述 | 第70-71页 |
| 5.2 协同防治云平台下预警模型的应用 | 第71-77页 |
| 5.2.1 脑血管病预警业务流程分析 | 第71-72页 |
| 5.2.2 数据提取与预处理 | 第72-73页 |
| 5.2.3 深度置信网络预警模型的调用方法 | 第73页 |
| 5.2.4 脑血管病风险预警模型应用实例 | 第73-77页 |
| 5.3 基于预警模型的脑血管病协同防治系统干预策略 | 第77-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-80页 |
| 6 结论与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 总结 | 第80-81页 |
| 6.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第85-87页 |
| 学位论文数据集 | 第87页 |
