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关联分类算法研究及其在海量慢病医疗数据挖掘中的应用

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 论文研究背景第9页
    1.2 数据挖掘技术及工具第9-11页
    1.3 医疗数据挖掘的特点第11-12页
    1.4 与本课题相关的国内外研究进展第12-14页
        1.4.1 关联分类技术的研究进展第12-13页
        1.4.2 慢病数据挖掘的应用现状第13-14页
    1.5 论文主要工作与创新点第14-15页
    1.6 论文组织结构第15-17页
第二章 关联分类算法研究综述第17-27页
    2.1 关联分类基础介绍第17-19页
        2.1.1 关联分类的基本概念第17-18页
        2.1.2 关联分类的相关定义第18-19页
    2.2 关联分类算法研究第19-24页
        2.2.1 分类关联规则生成第19-22页
        2.2.2 分类关联规则修剪第22-23页
        2.2.3 分类器预测第23-24页
    2.3 关联分类算法的优缺点第24-25页
    2.4 关联分类算法的研究重点第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第三章 模糊加权关联分类算法第27-43页
    3.1 连续属性模糊离散化第27-30页
        3.1.1 模糊离散化第27-29页
        3.1.2 模糊关联规则第29-30页
    3.2 特征选择和权重计算第30-32页
    3.3 生成模糊加权关联规则第32-33页
    3.4 构建模糊加权关联分类器第33-35页
        3.4.1 规则排序第34页
        3.4.2 规则修剪第34-35页
    3.5 实验过程与结果分析第35-42页
        3.5.1 数据准备第35-36页
        3.5.2 数据预处理第36页
        3.5.3 模型训练第36页
        3.5.4 模型评估第36-42页
    3.6 本章小结第42-43页
第四章 关联分类在海量慢病数据挖掘中的应用第43-59页
    4.1 海量慢病数据挖掘方案设计第43-45页
        4.1.1 心血管疾病概述第43页
        4.1.2 CVDs风险因素筛查第43-44页
        4.1.3 CVDs慢病挖掘方案设计第44-45页
    4.2 基于Hadoop的并行关联分类算法设计第45-53页
        4.2.1 Hadoop并行计算模型第45-47页
        4.2.2 关联分类算法并行化设计与实现第47-53页
    4.3 海量慢病数据挖掘应用第53-58页
        4.3.1 Hadoop环境部署第53-54页
        4.3.2 慢病数据准备与预处理第54页
        4.3.3 模型训练与评估第54-57页
        4.3.4 模型输出与解释第57-58页
    4.4 本章小结第58-59页
第五章 总结与展望第59-61页
    5.1 本文工作总结第59页
    5.2 下一步研究计划第59-61页
参考文献第61-65页
附录 缩略词表第65-67页
致谢第67-68页
攻读学位期间发表的学术论文目录第68页

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