支持向量机在动物疫病辅助诊断系统中的研究与应用

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第1章 绪论	第7-11页
·研究背景	第7-8页
·智能诊断技术的发展	第8-9页
·智能诊断技术的研究现状	第9页
·主要研究内容	第9-11页
第2章 智能疫病诊断系统的理论基础及支持向量机	第11-24页
·智能疫病诊断系统的理论基础	第11-14页
·计算机进行疾病诊断的理论基础	第11页
·智能疫病诊断系统结构	第11-14页
·机器学习和支持向量机	第14-18页
·机器学习	第15-16页
·统计学基本理论	第16-18页
·支持向量机	第18-23页
·核函数	第20-21页
·多类问题的支持向量机	第21-23页
·本章小结	第23-24页
第3章 基于SVM 的动物疾病辅助诊断的设计	第24-40页
·疾病知识表示	第24-26页
·疾病症状属性值的标准化	第25-26页
·模型原理	第26页
·基于SVM 的动物疫病诊断模型	第26-29页
·系统实现	第29-39页
·技术路线及开发环境	第29-31页
·系统框架	第31页
·设计目标	第31-32页
·功能描述	第32-33页
·数据库设计	第33-35页
·系统主要类定义	第35-36页
·系统界面	第36-39页
·系统特点	第39页
·本章小结	第39-40页
第4章 实验及结果分析	第40-43页
·病例样本的收集与整理	第40-41页
·核函数选取和参数确定	第41-42页
·结果分析	第42页
·本章小结	第42-43页
第5章 总结与展望	第43-44页
·总结	第43页
·课题展望	第43-44页
参考文献	第44-46页
攻读硕士学位期间研究成果	第46-47页
致谢	第47页