数据挖掘在医学诊断及物联网领域的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·数据挖掘的基本概念 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘的构成 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘类型的分类 | 第9-11页 |
| ·数据挖掘按任务划分的详述 | 第10-11页 |
| ·主要研究内容和论文结构 | 第11-13页 |
| ·主要研究内容 | 第11页 |
| ·论文结构 | 第11-13页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第13-16页 |
| ·决策树分类 | 第13-14页 |
| ·朴素贝叶斯分类算法 | 第14页 |
| ·最近邻分类算法(KNN) | 第14-16页 |
| 第3章 数据挖掘辅助癌症诊断 | 第16-27页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·癌症与早期诊断 | 第16-19页 |
| ·癌症分类及常见的癌症 | 第17页 |
| ·癌症的早期诊断的理论依据 | 第17-18页 |
| ·现阶段的癌症检测方法 | 第18-19页 |
| ·癌症早期诊断应用模型 | 第19-20页 |
| ·数据来源及数据使用 | 第19页 |
| ·癌症早期诊断处理流程图 | 第19-20页 |
| ·癌症风险判定模块 | 第20-21页 |
| ·数据获取 | 第21页 |
| ·分类器的选取 | 第21页 |
| ·贝叶斯复合分类器 | 第21-24页 |
| ·准确率矩阵 | 第22页 |
| ·贝叶斯复合分类 | 第22-23页 |
| ·算法表述 | 第23-24页 |
| ·实验验证 | 第24-26页 |
| ·评价指标 | 第24-25页 |
| ·实验方法 | 第25页 |
| ·实验结果 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第4章 物联网下的数据挖掘任务 | 第27-40页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·物联网的研究现状 | 第27-30页 |
| ·物联网的功能 | 第28页 |
| ·物联网的体系构架 | 第28-30页 |
| ·物联网主要技术介绍 | 第30-31页 |
| ·现有的传感技术 | 第30页 |
| ·现有的无线网络通信技术 | 第30-31页 |
| ·现有的应用层的系统 | 第31页 |
| ·物联网的现行技术问题 | 第31-32页 |
| ·物联网的中心节点设计方案 | 第32-35页 |
| ·日常报告模块异常判定 | 第35页 |
| ·KNN分类实现异常发现 | 第35-39页 |
| ·算法描述 | 第36-37页 |
| ·实验验证 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第5章 全文总结 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
