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基于贝叶斯网络和本体的高血压患者心血管风险水平分类系统研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 相关研究现状第12-14页
    1.3 研究目标和内容第14-15页
    1.4 论文的结构安排第15-17页
第二章 本体相关理论介绍第17-27页
    2.1 本体的基本概念第17-20页
        2.1.1 本体的定义第17-18页
        2.1.2 本体的建模原语第18页
        2.1.3 本体的分类第18页
        2.1.4 本体的描述语言第18-20页
    2.2 本体的构建方法第20-24页
        2.2.1 Uschold的“骨架”法第21-22页
        2.2.2 Gruninger和Fox的“评价法”第22页
        2.2.3 七步法第22-24页
    2.3 本体的构建工具第24-25页
    2.4 本章小结第25-27页
第三章 构建本体驱动的贝叶斯网络模型第27-41页
    3.1 构建高血压诊断本体第27-30页
    3.2 贝叶斯网络分类器第30-35页
        3.2.1 贝叶斯定理第30页
        3.2.2 贝叶斯网络介绍第30-31页
        3.2.3 Netica介绍第31-32页
        3.2.4 构造贝叶斯网络第32-35页
    3.3 实验过程第35-40页
        3.3.1 生成贝叶斯网络层次结构第35-36页
        3.3.2 输入条件概率表第36-37页
        3.3.3 输入变量的量化第37-39页
        3.3.4 不完整的病人数据处理第39页
        3.3.5 输入病人数据并诊断第39-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第四章 构建高血压电子病历数据库第41-45页
    4.1 电子病历介绍第41-42页
        4.1.1 电子病历的概念第41页
        4.1.2 我国电子病历的发展第41-42页
    4.2 高血压电子病历数据库设计第42-44页
    4.3 本章小结第44-45页
第五章 构建诊断本体库并实现分类功能第45-71页
    5.1 构建诊断本体模型第45-47页
        5.1.1 本体的目标和范围第45页
        5.1.2 定义本体中的关键概念第45-46页
        5.1.3 定义本体中的属性第46-47页
        5.1.4 定义本体实例第47页
    5.2 SWRL及其编辑工具介绍第47-50页
        5.2.1 SWRL规则结构第48-49页
        5.2.2 Built-Ins介绍第49页
        5.2.3 SWRL的表示方式第49页
        5.2.4 SWRL编辑器第49-50页
    5.3 构建诊断知识库第50-56页
        5.3.1 血压水平分类知识第50-52页
        5.3.2 心血管预后的重要因素方面的知识第52-53页
        5.3.3 心血管风险水平分类的知识第53-56页
    5.4 Jena框架介绍第56-60页
        5.4.1 Jena简介第56-57页
        5.4.2 RDF应用程序接口第57-58页
        5.4.3 Jena的RDF解析器第58页
        5.4.4 持久化存储第58-59页
        5.4.5 推理子系统第59-60页
    5.5 数据库记录转换成本体实例第60-67页
        5.5.1 转换思路解析第60-65页
        5.5.2 资源URI定义第65页
        5.5.3 转换算法第65-67页
    5.6 推理过程解析第67-68页
    5.7 实验过程第68-70页
    5.8 本章小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-73页
    6.1 工作总结第71页
    6.2 工作展望第71-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-79页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第79页

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