| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·生活习惯病简介 | 第11-13页 |
| ·预测系统研究的目的和意义 | 第13-18页 |
| ·预测系统的研究背景 | 第14-16页 |
| ·预测系统的发展历史及国内外研究现状 | 第16-17页 |
| ·目前存在的问题和发展趋势 | 第17-18页 |
| ·论文主要研究内容和本文结构 | 第18-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第二章 预测系统总体设计 | 第20-24页 |
| ·预测系统的总体设计 | 第20-22页 |
| ·系统主要功能 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于APRIORI 算法关联规则生成子系统 | 第24-43页 |
| ·数据挖掘概述 | 第24-31页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘的应用领域 | 第25-27页 |
| ·数据挖掘的数据对象 | 第27-28页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘的一般步骤 | 第29-31页 |
| ·挖掘数据中的关联规则的算法 | 第31-35页 |
| ·算法提出的背景 | 第31-32页 |
| ·Apriori 算法 | 第32-33页 |
| ·Apriori 算法步骤 | 第33-34页 |
| ·Apriori 算法存在的问题 | 第34-35页 |
| ·APRIORI 算法的改进 | 第35-42页 |
| ·Apriori 算法改进的背景 | 第35页 |
| ·Apriori 改进算法的描述 | 第35-36页 |
| ·Apriori 改进算法实验 | 第36-39页 |
| ·算法的关键程序代码 | 第39-41页 |
| ·由频繁项集产生关联规则 | 第41-42页 |
| ·基于APRIORI 算法关联规则生成子系统设计 | 第42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于距离型模糊推理算法的预测子系统 | 第43-48页 |
| ·推理机制简介 | 第43-44页 |
| ·模糊理论和知识库 | 第44-46页 |
| ·模糊理论 | 第44页 |
| ·知识库 | 第44-46页 |
| ·生活习惯病预测子系统设计 | 第46-47页 |
| ·预测算法系统设计 | 第46页 |
| ·算法分析 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第五章 生活习惯病预测系统的实现 | 第48-59页 |
| ·基于APRIORI 改进算法的关联规则生成系统的实现 | 第48-54页 |
| ·医学信息的特点 | 第48页 |
| ·医学信息的预处理 | 第48-51页 |
| ·数据挖掘系统操作平台界面简介 | 第51-53页 |
| ·数据挖掘系统各功能模块简介 | 第53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54页 |
| ·生活习惯病预测系统的实现 | 第54-58页 |
| ·生活习惯病预测系统操作平台界面简介 | 第54-55页 |
| ·预测系统各功能模块简介 | 第55-56页 |
| ·实验结果 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 在学研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |