| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 心脑血管疾病的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 深度学习的研究现状 | 第10页 |
| 1.2.3 深度学习技术应用概况 | 第10-11页 |
| 1.3 论文研究的内容 | 第11-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 2 相关研究基础与技术分析 | 第14-28页 |
| 2.1 心脑血管疾病预测的基本过程分析 | 第14页 |
| 2.2 几种疾病预测方法分析 | 第14-16页 |
| 2.3 BP神经网络应用分析 | 第16-18页 |
| 2.4 深度学习技术分析 | 第18-27页 |
| 2.4.1 深度学习的基本概念 | 第18-19页 |
| 2.4.2 深度学习思想分析 | 第19-20页 |
| 2.4.3 玻尔兹曼机 | 第20-21页 |
| 2.4.4 受限玻尔兹曼机 | 第21-23页 |
| 2.4.5 深度信念网 | 第23-25页 |
| 2.4.6 深度玻尔兹曼机 | 第25-26页 |
| 2.4.7 深度学习的应用分析 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于深度学习的心脑血管疾病预测方法 | 第28-38页 |
| 3.1 基于DBN的心脑血管疾病预测模型 | 第28-33页 |
| 3.1.1 数据来源 | 第29-30页 |
| 3.1.2 数据的归一化 | 第30-31页 |
| 3.1.3 心脑血管疾病DBN预测模型结构的确定方法 | 第31-33页 |
| 3.2 实验 | 第33-37页 |
| 3.2.0 实验环境 | 第33页 |
| 3.3.1 DBN模型的最优结构确定 | 第33-36页 |
| 3.3.2 实验结果对比 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 心脑血管疾病预测系统的设计与实现 | 第38-44页 |
| 4.1 系统概述 | 第38页 |
| 4.2 系统框架设计 | 第38页 |
| 4.3 系统模块介绍 | 第38-42页 |
| 4.3.1 数据的预处理模块 | 第38-41页 |
| 4.3.2 心脑血管疾病预测模块 | 第41-42页 |
| 4.3.3 结果展示模块 | 第42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 5 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第44页 |
| 5.2 研究展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52页 |