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基于人工神经网络的医保定点医疗机构信用等级评价模型

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 绪论第11-19页
   ·课题背景和研究意义第11-14页
     ·我国的医疗保险制度第11-12页
     ·医疗保险基金在运行过程中医保定点医疗机构所存在的问题第12-14页
   ·课题研究的意义和发展现状第14-17页
     ·对医保定点医疗机构进行信用等级评价的意义第14-15页
     ·现阶段对医疗机构信用等级评价的方法第15-17页
   ·课题所做的主要工作第17页
   ·文章结构第17-19页
第二章 医保定点医疗机构信用评价指标体系第19-29页
   ·信用等级第19-20页
     ·信用等级概述第19页
     ·国内企业信用等级的划分方法第19-20页
     ·医保定点医疗机构信用等级划分法第20页
   ·医保定点医疗机构信用评价指标体系的构建第20-25页
     ·医疗机构行业的特点第20-22页
     ·评价指标选取原则第22页
     ·医疗机构的信用评价指标体系第22-25页
   ·医保定点医疗机构信用评价指标的量化第25-28页
     ·医保定点医疗机构信用评价指标的计算公式第25-28页
     ·医保定点医疗机构信用评价指标的量化数据的来源第28页
   ·小结第28-29页
第三章 建立人工神经网络学习样本第29-48页
   ·基于德尔菲法的医保定点医疗机构信用评价指标权重评分第29-34页
     ·德尔菲法简介第29-30页
     ·用德尔菲法对医保定点医疗机构信用等级评价指标进行评分的步骤第30-31页
     ·用德尔菲法对医保定点医疗机构信用评价指标进行权重评分第31-34页
   ·数据挖掘前相关数据的预处理第34-42页
     ·医保定点医疗机构的违规行为第34-35页
     ·医保定点医疗机构的行为模式的定义第35-36页
     ·行为模式所包含的属性第36-37页
     ·行为模式属性数据的清洗第37页
     ·行为模式属性数据的变换第37-39页
     ·行为模式属性数据的规约第39-42页
   ·基于孤立点挖掘的医疗机构违规行为的检测第42-47页
     ·孤立点挖掘第42-43页
     ·根据问题来使用相应的孤立点挖掘算法第43-44页
     ·基于密度孤立点检测算法第44页
     ·LOF 算法第44-45页
     ·基于LOF 算法的查找医保定点医疗机构的违规行为实验第45-47页
   ·小结第47-48页
第四章 基于BP 网络的医保定点医疗机构信用等级评价模型第48-61页
   ·人工神经网络模型第48-50页
     ·人工神经网络的种类第48-49页
     ·人工神经网络的一般结构和工作原理第49-50页
     ·适合人工神经网络学习的问题第50页
   ·BP 神经网络第50-54页
     ·神经元模型第51-52页
     ·BP 网络模型第52-54页
   ·用BP 网络学习医保定点医疗机构的信用等级第54-60页
     ·医保定点医疗机构信用等级评价网络输入与输出层的建立第55页
     ·医保定点医疗机构信用等级评价网络隐藏层的建立及权值的初始化第55-56页
     ·医保定点医疗机构信用等级评价网络节点变换函数的确定第56页
     ·医保定点医疗机构信用等级评价网权值训练算法第56-57页
     ·BP 网络学习医保定点医疗机构信用等级的实验分析第57-60页
   ·小结第60-61页
第五章 基于BP 网络的医保定点医疗机构信用等级评价模型的改进第61-69页
   ·医保定点医疗机构信用评价网络隐藏层节点数的精简第61-64页
     ·隐藏层节点间的相关度和冗余节点的删除规则第61-62页
     ·隐藏层冗余节点的删除算法第62-63页
     ·实验分析第63-64页
   ·基于 PSO 算法的医保定点医疗机构信用评价网络权值初始化方法的改进第64-68页
     ·PSO 算法原理第65页
     ·用 PSO 算法对医保定点医疗机构信用等级评价网络权值进行初始化第65-66页
     ·实验分析第66-68页
   ·小结第68-69页
结束语第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-74页
作者在学期间取得的学术成果第74页

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