| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 引言 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 特征提取在拉曼光谱医疗诊断中的应用 | 第8-9页 |
| 1.2.2 特征选择在拉曼光谱医疗诊断中的应用 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第10页 |
| 1.4 本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 数据集 | 第11-14页 |
| 2.1 数据采集 | 第11页 |
| 2.2 数据预处理 | 第11-12页 |
| 2.3 建立数据库 | 第12-13页 |
| 2.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第三章 智能计算方法 | 第14-27页 |
| 3.1 数据集划分方法 | 第14-15页 |
| 3.2 特征提取 | 第15页 |
| 3.3 特征选择 | 第15-16页 |
| 3.3.1 序列前向选择 | 第16页 |
| 3.3.2 Relief-F | 第16页 |
| 3.4 改进的降维方法 | 第16-22页 |
| 3.4.1 改进的降维方法在乳腺癌数据集上的应用 | 第17-19页 |
| 3.4.2 改进的降维方法在羊水数据集上的应用 | 第19-21页 |
| 3.4.3 改进的降维方法在医疗诊断模型中相比其他方法的优势 | 第21-22页 |
| 3.5 分类建模方法 | 第22-24页 |
| 3.5.1 支持向量机 | 第22-23页 |
| 3.5.2 极限学习机 | 第23-24页 |
| 3.5.3 K近邻 | 第24页 |
| 3.6 模型评价准则 | 第24-26页 |
| 3.6.1 常见评价标准 | 第24-25页 |
| 3.6.2 医学检测多分类评价标准 | 第25-26页 |
| 3.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 模型建立 | 第27-34页 |
| 4.1 实验方案 | 第27-28页 |
| 4.2 降维方法比较 | 第28-31页 |
| 4.3 分类方法比较 | 第31-32页 |
| 4.4 参数设置 | 第32-33页 |
| 4.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 结果分析 | 第34-40页 |
| 5.1 结果分析 | 第34-36页 |
| 5.2 模型评价 | 第36-39页 |
| 5.2.1 乳腺癌数据集 | 第36-37页 |
| 5.2.2 羊水数据集 | 第37-39页 |
| 5.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第六章 总结与展望 | 第40-41页 |
| 6.1 总结 | 第40页 |
| 6.2 展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第45页 |