| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-11页 |
| ·本研究的目的及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文主要工作 | 第9-10页 |
| ·本文的结构安排 | 第10-11页 |
| 第二章 糖尿病基本理论 | 第11-14页 |
| ·糖尿病简介 | 第11页 |
| ·糖尿病种类 | 第11-12页 |
| ·糖尿病并发症 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第三章 数据挖掘技术基本理论与主要方法 | 第14-27页 |
| ·数据挖掘基本理论 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘发展过程 | 第14页 |
| ·数据挖掘主要方法 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第15-16页 |
| ·Adaboost-FSVM分类算法 | 第16-20页 |
| ·基本支持向量机模型 | 第16-18页 |
| ·FSVM模型 | 第18-19页 |
| ·FMLP核函数 | 第19-20页 |
| ·Adaboost算法 | 第20页 |
| ·缺失值处理方法 | 第20-23页 |
| ·缺失值处理方法类别 | 第21页 |
| ·缺失值处理方法的对比 | 第21-23页 |
| ·相关向量机 | 第23-24页 |
| ·径向基神经网络 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 当前糖尿病形势分析 | 第27-35页 |
| ·糖尿病当前形势分析 | 第27-34页 |
| ·糖尿病经济负担 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 基于Adaboost-FSVM的糖尿病及糖尿病性视网膜病变识别 | 第35-39页 |
| ·基于Adaboost-FSVM的糖尿病识别 | 第35-36页 |
| ·数据说明 | 第35页 |
| ·数据分析平台 | 第35页 |
| ·结论 | 第35-36页 |
| ·基于Adaboost-FSVM的糖尿病性视网膜病变识别 | 第36-38页 |
| ·数据说明 | 第37-38页 |
| ·DR预测 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第六章 糖尿病临床数据分析 | 第39-50页 |
| ·数据集简介 | 第39页 |
| ·数据预处理 | 第39-41页 |
| ·数据完整性情况 | 第39-40页 |
| ·缺失值处理 | 第40-41页 |
| ·糖尿病再住院分析 | 第41-44页 |
| ·再住院整体情况分析 | 第41-42页 |
| ·不同医疗机构来源分析 | 第42-44页 |
| ·药物对再住院的分类分析 | 第44-47页 |
| ·常用药物确定 | 第44-45页 |
| ·变处方对糖尿病治疗效果分析 | 第45-47页 |
| ·糖尿病再住院预测分析 | 第47-49页 |
| ·属性约减 | 第47-48页 |
| ·预测分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第七章 结论与展望 | 第50-51页 |
| ·主要研究结果 | 第50页 |
| ·研究展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 作者简介 | 第55页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第55页 |