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决策树分类技术在疾病辅助诊断系统中的研究与应用

摘要第1-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第7-12页
   ·研究背景第7-8页
   ·研究目的和意义第8页
   ·国内外研究现状第8-10页
   ·本文的工作第10-11页
   ·本文的主要创新点第11-12页
第二章 医学数据挖掘第12-16页
   ·概述第12-13页
   ·医学数据的特点第13页
   ·医学数据挖掘的过程第13-14页
   ·医学数据挖掘的关键技术第14-15页
   ·医学数据挖掘的发展方向第15页
   ·本章小结第15-16页
第三章 PCA特征选择和决策树分类技术第16-29页
   ·PCA特征选择第16-19页
     ·概述第16-17页
     ·PCA基本原理第17-18页
     ·PCA算法分析第18-19页
   ·决策树分类技术第19-28页
     ·概述第19-21页
     ·典型的决策树分类算法第21-27页
     ·决策树分类算法分析比较第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第四章 基于改进PCA和决策树技术的集成辅助诊断第29-38页
   ·算法设计思路第29-30页
   ·PCA算法改进第30-32页
   ·AD-BC4.5-PCAFS辅助诊断算法第32-35页
   ·实验设计第35-37页
     ·PCAFS正确性实验第35-36页
     ·AD-BC4.5-PCAFS辅助诊断算法实验第36-37页
   ·本章小结第37-38页
第五章 AD-BC4.5-PCAFS算法在导诊自动化系统中的应用第38-44页
   ·导诊自动化系统第38-40页
     ·背景及功能第38页
     ·体系结构第38-40页
   ·AD-BC4.5-PCAFS辅助诊断算法在导诊自动化系统中的应用第40-43页
     ·基于PCAFS的特征选择第40-41页
     ·基于C4.5的Boosting集成辅助诊断第41页
     ·患病症状选择第41-42页
     ·进行导诊第42页
     ·系统测试第42-43页
   ·系统评价第43页
     ·本系统的优点第43页
     ·本系统有待改进的方面第43页
   ·本章小结第43-44页
第六章 总结和展望第44-46页
   ·总结第44页
   ·展望第44-46页
致谢第46-47页
主要参考文献第47-49页
附录1第49-50页
附录2第50-58页

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