邻域信息HMM在个体疾病预测中的研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究的主要内容 | 第14-16页 |
| ·论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 隐马尔可夫模型 | 第18-34页 |
| ·隐马尔可夫模型的概述与历史 | 第18-21页 |
| ·马尔科夫过程与马尔科夫模型 | 第21-23页 |
| ·隐马尔可夫模型的模型表示 | 第23-25页 |
| ·隐马尔可夫模型的推断算法 | 第25-31页 |
| ·后验概率推断 | 第26-29页 |
| ·最大后验概率推断 | 第29-31页 |
| ·隐马尔可夫模型的学习算法 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于HMM的序列分类方法 | 第34-56页 |
| ·序列分类问题概述 | 第34-35页 |
| ·现有的基于HMM的序列分类方法 | 第35-38页 |
| ·由HMM导出类条件概率的贝叶斯分类器 | 第35-36页 |
| ·由HM导出核函数的SVM | 第36-37页 |
| ·由HMM导出特征函数的SVM | 第37-38页 |
| ·基于邻域信息HMM的序列分类方法 | 第38-51页 |
| ·方法的思想 | 第38-39页 |
| ·导数邻域信息 | 第39-49页 |
| ·频域邻域信息 | 第49页 |
| ·方法的伪代码描述 | 第49-51页 |
| ·实验验证 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第4章 邻域信息HMM在个体疾病预测中的应用 | 第56-76页 |
| ·个体疾病预测概述 | 第56-58页 |
| ·数据描述与分析 | 第58-66页 |
| ·个体经络向量 | 第58-62页 |
| ·历史气象序列 | 第62-66页 |
| ·基于邻域信息HMM的预测建模 | 第66-75页 |
| ·数据预处理 | 第67-69页 |
| ·特征设计与提取 | 第69-73页 |
| ·SVM超参选择 | 第73-74页 |
| ·预测结果分析 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第5章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·本文工作总结 | 第76-77页 |
| ·下一步工作 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第84页 |
