最优分位数水平选择方法及其在心电图判别疾病类型中的应用
| 摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 引言 | 第13-18页 |
| §1.1 研究背景及现状介绍 | 第13-15页 |
| §1.2 本文创新点 | 第15-16页 |
| §1.3 论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 方法原理介绍 | 第18-26页 |
| §2.1 分类最优分位数水平选取方法 | 第18-21页 |
| §2.2 多分类最优分位数水平选取方法 | 第21-23页 |
| §2.2.1 一个最优分位数水平选取方法 | 第21-22页 |
| §2.2.2 多个最优分位数水平选取方法 | 第22-23页 |
| §2.3 分类方法原理简介 | 第23-26页 |
| §2.3.1 马氏距离判别法 | 第23页 |
| §2.3.2 支持向量机 | 第23-25页 |
| §2.3.3 分类与回归树 | 第25-26页 |
| 第三章 模拟研究 | 第26-37页 |
| §3.1 二类分类模拟 | 第26-32页 |
| §3.2 多类分类模拟 | 第32-37页 |
| §3.2.1 基于一个最优分位数特征分类 | 第32-33页 |
| §3.2.2 基于多个最优分位数特征分类 | 第33-37页 |
| 第四章 实际数据分析 | 第37-50页 |
| §4.1 心电图简介 | 第37-40页 |
| §4.2 数据库简介及数据预处理 | 第40-45页 |
| §4.2.1 PTB心电诊断数据库简介 | 第40-41页 |
| §4.2.2 数据预处理及特征提取 | 第41-45页 |
| §4.3 实际数据二分类分析 | 第45-46页 |
| §4.4 实际数据五分类分析 | 第46-50页 |
| §4.4.1 基于一个最优分位数特征分类 | 第47页 |
| §4.4.2 基于多个最优分位数特征分类 | 第47-50页 |
| 第五章 总结与讨论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录A 多分类详细判别结果 | 第55-61页 |
| § A.1 模拟研究部分的多分类详细判别结果 | 第55-59页 |
| § A.2 实际数据分析部分的五分类详细判别结果 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
