摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第9-16页 |
1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
1.2.1 医疗辅助诊断系统的研究现状 | 第10-11页 |
1.2.2 遗传算法在疾病诊断中的研究现状 | 第11页 |
1.2.3 朴素贝叶斯分类器在疾病诊断中的研究现状 | 第11-12页 |
1.3 论文主要工作和结构安排 | 第12-16页 |
1.3.1 主要工作 | 第12-13页 |
1.3.2 论文结构 | 第13-16页 |
第二章 相关技术与理论基础 | 第16-29页 |
2.1 遗传算法相关理论 | 第16-19页 |
2.1.1 遗传算法的基本概念 | 第16页 |
2.1.2 遗传算法基本原理 | 第16-19页 |
2.2 朴素贝叶斯理论基础 | 第19-24页 |
2.2.1 概率论基础 | 第19-20页 |
2.2.2 分类器概述 | 第20-21页 |
2.2.3 贝叶斯算法基本原理 | 第21-22页 |
2.2.4 朴素贝叶斯算法 | 第22-23页 |
2.2.5 朴素贝叶斯算法常见改进 | 第23-24页 |
2.3 心脑血管疾病诊断系统及软件架构 | 第24-26页 |
2.3.1 诊断系统概述 | 第24页 |
2.3.2 系统软件架构 | 第24-25页 |
2.3.3 系统整体功能模块概述 | 第25-26页 |
2.4 系统实现相关技术 | 第26-28页 |
2.4.1 Spring MVC框架 | 第26-27页 |
2.4.2 Dubbo技术 | 第27-28页 |
2.5 本章小结 | 第28-29页 |
第三章 改进的遗传算法在心脑血管疾病特征选择中的应用 | 第29-45页 |
3.1 特征选择原理 | 第29页 |
3.2 心脑血管特征提取及数据预处理 | 第29-32页 |
3.2.1 特征选择算法的选取 | 第29-30页 |
3.2.2 心脑血管疾病相关特征 | 第30-31页 |
3.2.3 特征数据预处理 | 第31-32页 |
3.3 遗传算法的改进及算法流程 | 第32-39页 |
3.3.1 基于相关性的属性选择CFS | 第32页 |
3.3.2 原始遗传算法存在的问题及改进方法 | 第32-33页 |
3.3.3 CFS-IGA算法用于特征选择 | 第33-38页 |
3.3.4 CFS-IGA算法的整体流程 | 第38-39页 |
3.4 实验评估 | 第39-44页 |
3.4.1 实验设计 | 第39-40页 |
3.4.2 实验环境 | 第40-41页 |
3.4.3 实验结果分析 | 第41-44页 |
3.5 本章小结 | 第44-45页 |
第四章 B-RNB-C5.0混合分类算法在心脑血管疾病诊断中的应用 | 第45-61页 |
4.1 朴素贝叶斯分类算法改进 | 第45-47页 |
4.1.1 朴素贝叶斯分类算法存在的问题 | 第45页 |
4.1.2 优化函数 | 第45-46页 |
4.1.3 朴素贝叶斯的概率估计优化实现 | 第46-47页 |
4.2 决策树算法 | 第47-51页 |
4.2.1 决策树算法基本思想 | 第47-48页 |
4.2.2 决策树算法C5.0 | 第48-49页 |
4.2.3 决策树算法C5.0存在的问题及改进 | 第49-51页 |
4.3 基于B-RNB-C5.0混合算法的心脑血管疾病诊断模型 | 第51-54页 |
4.3.1 B-RNB-C5.0分类模型概述 | 第51-52页 |
4.3.2 B-RNB-C5.0分类器操作流程 | 第52-54页 |
4.4 实验评估 | 第54-60页 |
4.4.1 实验设计 | 第54-56页 |
4.4.2 实验环境 | 第56页 |
4.4.3 实验结果与分析 | 第56-60页 |
4.5 本章小结 | 第60-61页 |
第五章 心脑血管疾病诊断系统的设计与实现 | 第61-73页 |
5.1 系统实现目标 | 第61页 |
5.2 系统总体设计 | 第61-63页 |
5.2.1 用户角色设计 | 第61-62页 |
5.2.2 功能模块设计 | 第62-63页 |
5.3 系统详细设计 | 第63-69页 |
5.3.1 用例图设计 | 第64-66页 |
5.3.2 类图设计 | 第66-67页 |
5.3.3 序列图设计 | 第67-69页 |
5.4 系统开发环境及工具 | 第69页 |
5.5 功能模块展示 | 第69-72页 |
5.5.1 系统数据维护 | 第69-70页 |
5.5.2 辅助诊断 | 第70-71页 |
5.5.3 权限管理 | 第71-72页 |
5.6 本章小结 | 第72-73页 |
第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
6.1 本文研究工作总结 | 第73-74页 |
6.2 今后工作展望 | 第74-75页 |
参考文献 | 第75-79页 |
致谢 | 第79-80页 |
攻读硕士期间的学术成果 | 第80页 |