基于中医电子病历的疾病诊断方法研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容与组织结构 | 第14-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第15-17页 |
| 2 疾病诊断方法的相关研究 | 第17-30页 |
| 2.1 疾病诊断方法简介 | 第17-18页 |
| 2.2 特征选择 | 第18-21页 |
| 2.2.1 单变量特征选择 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基于惩罚项的特征选择 | 第19-20页 |
| 2.2.3 基于树模型的特征选择 | 第20-21页 |
| 2.2.4 顶层特征选择 | 第21页 |
| 2.3 疾病诊断方法的分析模型 | 第21-27页 |
| 2.3.1 基础模型 | 第21-22页 |
| 2.3.2 集成学习 | 第22-26页 |
| 2.3.3 模型融合 | 第26-27页 |
| 2.4 性能评价方法 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于特征筛选的疾病诊断方法研究 | 第30-48页 |
| 3.1 数据来源及预处理 | 第30-33页 |
| 3.2 特征筛选方法的研究 | 第33-41页 |
| 3.2.1 单类特征及组合研究 | 第33-36页 |
| 3.2.2 基于权重的特征筛选 | 第36-41页 |
| 3.3 模型构建 | 第41-46页 |
| 3.3.1 基础分类模型 | 第42页 |
| 3.3.2 集成学习与模型融合 | 第42-43页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第43-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 4 基于网络嵌入的疾病诊断方法研究 | 第48-63页 |
| 4.1 网络嵌入模型简介 | 第48-52页 |
| 4.2 数据预处理及网络展示 | 第52-54页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第52-53页 |
| 4.2.2 中药拓扑网络展示 | 第53-54页 |
| 4.3 基于NEDDM方法的疾病诊断研究 | 第54-62页 |
| 4.3.1 算法流程简介 | 第54-55页 |
| 4.3.2 实验设计 | 第55-56页 |
| 4.3.3 实验结果及分析 | 第56-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 总结与展望 | 第63-66页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第63-64页 |
| 5.2 未来展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第69-71页 |
| 学位论文数据集 | 第71页 |
