| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究思路 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作与结构 | 第10-12页 |
| 第二章 资料来源和预处理 | 第12-16页 |
| ·资料来源和基本情况 | 第12-13页 |
| ·支持向量机建模的数据预处理 | 第13页 |
| ·关联规则挖掘的数据预处理 | 第13-16页 |
| 第三章 基于支持向量机的脾虚证诊断预测模型 | 第16-26页 |
| ·支持向量机理论 | 第16-22页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·机器学习理论 | 第16-18页 |
| ·线性 SVM | 第18-19页 |
| ·非线性 SVM | 第19-22页 |
| ·支持向量机模型的建立 | 第22-23页 |
| ·应用模型进行预测 | 第23-26页 |
| 第四章 非单调推理和 ATMS理论 | 第26-34页 |
| ·非单调推理 | 第26-28页 |
| ·ATMS的原理，方法和应用 | 第28-34页 |
| ·ATMS基本原理 | 第28-31页 |
| ·ATMS的实现机制 | 第31-32页 |
| ·ATMS的扩展和解释 | 第32-33页 |
| ·ATMS的主要应用 | 第33-34页 |
| 第五章 基于 ATMS的关联规则挖掘方法 | 第34-65页 |
| ·中医辅助诊断中关联规则挖掘理论和挖掘方法 | 第34-39页 |
| ·关联规则挖掘的基本理论和基本方法 | 第34-37页 |
| ·中医临床数据库中关联规则挖掘的特点 | 第37-39页 |
| ·挖掘参数的设定 | 第39-40页 |
| ·关联规则挖掘子系统的输出:脾虚证参考诊断规则 | 第40-41页 |
| ·ATMS与用于中医辅助诊断脾虚证的关联规则挖掘方法的结合 | 第41-61页 |
| ·相关概念的定义 | 第42-46页 |
| ·ATMS运用于挖掘算法 | 第46-54页 |
| ·规则的剪除 | 第54-55页 |
| ·算法性能分析 | 第55-58页 |
| ·运用基于ATMS的知识库维护系统对现有规则进行查询、推演和更新 | 第58-61页 |
| ·复合型脾虚证诊断系统的诊断规则和实验预测 | 第61-65页 |
| 第六章 基于 ATMS的复合型脾虚证辅助诊断系统平台的实现 | 第65-75页 |
| ·系统平台的整体设计 | 第65-66页 |
| ·系统功能结构图 | 第65-66页 |
| ·数据库的结构设计 | 第66页 |
| ·系统开发运行环境 | 第66页 |
| ·支持向量机模型的实现 | 第66-70页 |
| ·LibSVM工具包介绍 | 第66-67页 |
| ·模型相关生成文件 | 第67-68页 |
| ·模块设计说明 | 第68-70页 |
| ·基于 ATMS的关联规则挖掘的实现 | 第70-75页 |
| ·数据转换子模块 | 第70-71页 |
| ·ATMS关联规则挖掘子模快 | 第71-72页 |
| ·ATMS知识库维护子模快 | 第72-75页 |
| 第七章 总结和展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和参与项目情况 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 附录A 临床观察表属性名称(值)代码-值映射表 | 第83-92页 |
| 附录B 数据库—病例表结构 | 第92-95页 |
