| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 医疗辅助诊断系统发展状况 | 第10-11页 |
| 1.2.2 ABC算法研究现状 | 第11页 |
| 1.2.3 Apriori算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要工作和论文结构 | 第12-15页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 理论基础与相关技术 | 第15-27页 |
| 2.1 经典ABC算法 | 第15-18页 |
| 2.1.1 生物背景 | 第15-16页 |
| 2.1.2 数学模型 | 第16-17页 |
| 2.1.3 算法步骤 | 第17-18页 |
| 2.2 经典Apriori算法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 数学模型 | 第18页 |
| 2.2.2 算法步骤 | 第18-20页 |
| 2.3 系统实现相关技术 | 第20-26页 |
| 2.3.1 微服务框架Spring Boot | 第20-21页 |
| 2.3.2 前端框架Vue | 第21-23页 |
| 2.3.3 消息队列RabbitMQ | 第23-24页 |
| 2.3.4 缓存Redis | 第24-25页 |
| 2.3.5 数据库MySQL | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 ABC算法在糖尿病特征选择中的应用 | 第27-36页 |
| 3.1 糖尿病特征提取及数据预处理 | 第27-29页 |
| 3.1.1 特征选择算法选用 | 第27页 |
| 3.1.2 糖尿病相关特征 | 第27-28页 |
| 3.1.3 特征数据预处理 | 第28-29页 |
| 3.2 改进ABC算法 | 第29-31页 |
| 3.2.1 经典算法存在的问题 | 第29-30页 |
| 3.2.2 改进ABC算法 | 第30-31页 |
| 3.3 实验对比 | 第31-34页 |
| 3.3.1 实验环境与参数 | 第31页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 Apriori算法在糖尿病高危因素分析中的应用 | 第36-44页 |
| 4.1 糖尿病高危因素关联分析 | 第36-37页 |
| 4.1.1 量化相关数据 | 第36页 |
| 4.1.2 建立挖掘模型 | 第36-37页 |
| 4.2 改Apriori算法 | 第37-41页 |
| 4.2.1 经典算法存在的问题 | 第37-38页 |
| 4.2.2 改进Apriori算法 | 第38-41页 |
| 4.3 实验对比 | 第41-43页 |
| 4.3.1 实验环境与参数 | 第41-42页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 糖尿病预测系统设计与实现 | 第44-60页 |
| 5.1 开发环境 | 第44页 |
| 5.2 系统功能设计 | 第44-46页 |
| 5.2.1 用户角色 | 第44页 |
| 5.2.2 功能模块 | 第44-46页 |
| 5.3 系统概要设计 | 第46-49页 |
| 5.3.1 系统架构 | 第46-47页 |
| 5.3.2 系统流程 | 第47-49页 |
| 5.4 系统详细设计 | 第49-53页 |
| 5.4.1 用例图 | 第49-50页 |
| 5.4.2 类图 | 第50-52页 |
| 5.4.3 时序图 | 第52-53页 |
| 5.5 功能展示 | 第53-59页 |
| 5.5.1 特征选择 | 第53-55页 |
| 5.5.2 模型构建 | 第55-56页 |
| 5.5.3 预测分析 | 第56-58页 |
| 5.5.4 系统设置 | 第58-59页 |
| 5.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第60-61页 |
| 6.2 今后工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士期间的学术成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |