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粗糙集理论与C-F模型在BCG自动识别中的应用研究

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-10页
第一章 绪论第10-15页
 §1.1 心脏病智能诊断的发展历史与现状第10-12页
 §1.2 心脏病智能诊断系统概述第12-13页
     ·心脏病诊断的基本过程第12页
     ·心脏病智能诊断系统的结构组成第12-13页
 §1.3 研究内容和目标第13-15页
第二章 心电图基本知识第15-24页
 §2.1 心脏的解剖及电生理特性第15-16页
     ·心脏的解剖与生理第15-16页
     ·心脏的电生理第16页
 §2.2 心电的产生及心电图导联第16-18页
     ·心电的产生第16-17页
     ·心电图的导联第17-18页
 §2.3 心电各波的形成及其生理意义第18-21页
 §2.4 心肌梗死的心电图特征第21-24页
     ·心电图的特征性改变第21-22页
     ·急性心肌梗死发生后各时期的心电图改变第22页
     ·急性心肌梗死的定位判断第22-24页
第三章 粗糙集理论基础第24-29页
 §3.1 粗糙集理论的基本思想第24页
 §3.2 粗糙集理论的发展第24-25页
 §3.3 粗糙集理论的基本概念和定义第25-28页
 §3.4 本章小结第28-29页
第四章 知识约简理论研究及其应用第29-40页
 §4.1 知识约简方法综述第29页
 §4.2 基于可辨识矩阵和信息熵的知识约简算法第29-34页
     ·算法基本思想第29-31页
     ·算法的实现第31-32页
     ·算法复杂度分析第32页
     ·实例分析第32-34页
 §4.3 一种改进的基于可辨识矩阵的知识约简完备算法第34-38页
     ·算法的基本思想第34-35页
     ·算法实现第35-36页
     ·算法复杂度分析第36页
     ·实例分析第36-38页
 §4.4 知识约简在心脏病智能诊断系统中的应用第38-39页
     ·利用知识约简简化诊断规则第38页
     ·利用知识约简确定规则中各属性的重要性第38-39页
 §4.5 本章小结第39-40页
第五章 不确定性推理第40-49页
 §5.1 基本概念第40-41页
     ·不确定推理的定义第40页
     ·不确定性推理方法的分类第40-41页
 §5.2 本文所采用的方法及其原因第41页
 §5.3 可信度方法第41-45页
     ·可信度的概念第41页
     ·C-F模型第41-45页
 §5.4 可信度方法在心脏病智能诊断系统中的改进第45-48页
 §5.5 本章小结第48-49页
第六章 专家系统第49-53页
 §6.1 专家系统的定义第49-50页
 §6.2 专家系统的功能与结构第50-51页
     ·专家系统的功能第50页
     ·专家系统的结构第50-51页
 §6.3 专家系统的基本特征第51-53页
第七章 心脏病智能诊断系统算法及其仿真结果第53-58页
 §7.1 基本思想及系统结构第53-55页
 §7.2 软件介绍第55-57页
 §7.3 结论第57-58页
结束语第58-59页
致谢第59-60页
作者在攻读硕士学位期间发表的论文第60-61页
参考文献第61-62页

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