| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状与前景 | 第10-11页 |
| ·本文的研究工作与创新 | 第11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 医学数据分析与处理 | 第12-22页 |
| ·数据来源 | 第13-18页 |
| ·病历管理 | 第13-15页 |
| ·数据仓库 | 第15-17页 |
| ·案例库与规则库设计 | 第17-18页 |
| ·数据处理 | 第18-22页 |
| ·医学数据的误差分类 | 第19-20页 |
| ·医学数据的核查 | 第20页 |
| ·医学数据属性概念化 | 第20-22页 |
| 第三章 基于案例推理的疾病诊断（CBR）技术 | 第22-31页 |
| ·案例库的构建 | 第23-24页 |
| ·基于案例推理技术的工作原理 | 第24-30页 |
| ·案例表示 | 第25-26页 |
| ·案例检索与匹配 | 第26-29页 |
| ·案例重用与修正 | 第29-30页 |
| ·案例有效性验证 | 第30-31页 |
| 第四章 基于规则推理的疾病诊断（RBR）技术 | 第31-40页 |
| ·问题提出 | 第31-32页 |
| ·基于条件信息熵的属性重要度决策树规则提取算法的研究 | 第32-40页 |
| ·属性重要性与熵 | 第33-34页 |
| ·可信度与支持度 | 第34页 |
| ·算法基本思想 | 第34-35页 |
| ·算法分析 | 第35-37页 |
| ·实例验证 | 第37-40页 |
| 第五章 混合式推理的疾病诊断（C-RBR）技术 | 第40-49页 |
| ·混合式推理的优点 | 第40页 |
| ·混合式推理的集成策略 | 第40-41页 |
| ·混合式推理机的设计 | 第41-42页 |
| ·混合式推理的工作原理 | 第42-43页 |
| ·混合式推理的应用 | 第43-49页 |
| ·仿真准备 | 第43-44页 |
| ·仿真系统实现 | 第44-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-50页 |
| ·总结 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |