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主题模型及其在中医临床诊疗中的应用研究

致谢第1-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-14页
1 绪论第14-30页
   ·研究背景第14-22页
     ·中医数据挖掘研究背景第15-18页
     ·中医数据挖掘研究现状第18-22页
   ·主题模型在中医临床诊疗中的研究意义第22-26页
   ·本文的研究内容和创新点第26-28页
   ·论文的组织结构第28-30页
2 主题模型研究概述第30-64页
   ·主题模型的产生背景第30-31页
   ·主题模型的发展过程第31-45页
     ·向量空间模型第32-33页
     ·隐语义索引模型第33-35页
     ·几种生成模型第35-40页
     ·隐狄利克雷分配模型第40-45页
   ·LDA主题模型的近似推理方法第45-54页
     ·变分推理第45-48页
     ·吉布斯抽样第48-51页
     ·在线近似推理第51-54页
   ·基于LDA模型扩展的几种主题模型第54-62页
     ·相关主题模型第54-56页
     ·分层LDA主题模型第56-59页
     ·有监督的LDA主题模型第59-60页
     ·作者-主题模型第60-61页
     ·动态主题模型第61-62页
   ·小结第62-64页
3 特征加权的LDA主题模型第64-88页
   ·引言第64-66页
   ·相关研究第66-67页
   ·词频分布对LDA主题模型的影响第67-70页
   ·LDA主题模型的特证加权方法第70-72页
     ·基于IDF的特征加权方法第70-71页
     ·一种高斯函数特征加权方法第71-72页
   ·特征加权的LDA主题模型的Gibbs抽样过程第72-74页
   ·模型的判断准则第74-75页
   ·实验第75-86页
     ·基于IDF的特征加权方法的实验第75-83页
     ·高斯函数特征加权方法的实验第83-86页
   ·小结第86-88页
4 基于词相似性与CRP的主题模型第88-100页
   ·引言第88-89页
   ·相关知识第89-90页
     ·狄利克雷过程第89-90页
     ·中国餐馆过程第90页
   ·基于客人相关的中国餐馆过程第90-91页
   ·基于词相似性和CRP的主题模型的Gibbs抽样过程第91-92页
   ·超参数设置第92-94页
   ·实验及分析第94-98页
     ·模拟数据集上的实验第94-96页
     ·中医临床诊疗数据集上的实验第96-97页
     ·标准文本数据集上的实验第97-98页
   ·小结第98-100页
5 症状-中药-诊断主题模型第100-118页
   ·引言第100-101页
   ·相关研究第101-103页
     ·《伤寒论》的辨证论治基本思想第101-102页
     ·隐结构模型第102-103页
     ·多关系主题模型第103页
   ·症状-中药-诊断主题模型第103-108页
     ·利用Gibbs抽样方法估计SHDT模型参数第106-107页
     ·为新的患者诊断预测第107-108页
   ·实验第108-117页
     ·2型糖尿病临床诊疗数据与参数设置第108-109页
     ·确定SHDT主题数的标准第109页
     ·实验结果和分析第109-115页
     ·诊断预测第115-116页
     ·讨论第116-117页
   ·小结第117-118页
6 分层症状-中药主题模型第118-128页
   ·引言第118-119页
   ·相关研究第119-122页
   ·分层症状-中药主题模型第122-125页
   ·实验第125-127页
     ·T2DM临床诊疗数据第125-126页
     ·参数设置第126页
     ·实验结果和分析第126-127页
   ·小结第127-128页
7 结束语第128-130页
   ·本文主要研究工作第128-129页
   ·进一步研究和展望第129-130页
参考文献第130-144页
攻读学位期间发表的论文第144-148页
学位论文数据集第148页

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