SVM结合DS证据理论的心血管病预测方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 论文的主要研究内容与章节安排 | 第18-19页 |
| 第二章 预测模型的理论基础 | 第19-39页 |
| 2.1 支持向量机 | 第19-26页 |
| 2.1.1 支持向量机算法 | 第19-20页 |
| 2.1.2 支持向量机的基本原理 | 第20页 |
| 2.1.3 函数间隔和几何间隔 | 第20-24页 |
| 2.1.4 核函数 | 第24-26页 |
| 2.2 Logistic回归 | 第26-30页 |
| 2.2.1 二项Logistic回归 | 第26-29页 |
| 2.2.2 LR模型参数估计 | 第29-30页 |
| 2.2.3 LR因素分析 | 第30页 |
| 2.3 DS证据理论 | 第30-35页 |
| 2.3.1 DS证据理论的识别框架 | 第31页 |
| 2.3.2 基本概率分配函数 | 第31-32页 |
| 2.3.3 信度函数及似真函数 | 第32-34页 |
| 2.3.4 DS证据理论的合成规则 | 第34-35页 |
| 2.3.5 证据理论的优势 | 第35页 |
| 2.4 模型性能评价标准 | 第35-37页 |
| 2.4.1 ROC曲线 | 第35-36页 |
| 2.4.2 归一化混淆矩阵 | 第36-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 数据预处理及危险因素分析 | 第39-51页 |
| 3.1 数据预处理 | 第39-45页 |
| 3.1.1 数据集介绍 | 第39-40页 |
| 3.1.2 异常值处理 | 第40-41页 |
| 3.1.3 缺失值处理 | 第41-42页 |
| 3.1.4 数据标准化处理 | 第42页 |
| 3.1.5 预处理实验结果 | 第42-45页 |
| 3.2 心血管病危险因素 | 第45-47页 |
| 3.2.1 年龄、性别、家族史 | 第46页 |
| 3.2.2 高血压 | 第46页 |
| 3.2.3 血脂异常 | 第46-47页 |
| 3.2.4 糖尿病 | 第47页 |
| 3.2.5 其他因素 | 第47页 |
| 3.3 危险因素的筛选 | 第47-50页 |
| 3.3.1 危险因素筛选策略 | 第47-48页 |
| 3.3.2 危险因素分析实验 | 第48-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 疾病预测模型的建立和结果分析 | 第51-65页 |
| 4.1 基于LR的心脏病预测模型 | 第51-53页 |
| 4.1.1 LR疾病预测模型实现过程 | 第51页 |
| 4.1.2 实验结果分析 | 第51-53页 |
| 4.2 基于SVM的心脏病预测模型 | 第53-55页 |
| 4.2.1 SVM疾病预测模型实现过程 | 第53-54页 |
| 4.2.2 实验结果分析 | 第54-55页 |
| 4.3 SVM-DS心脏病预测模型 | 第55-61页 |
| 4.3.1 SVM-DS疾病预测模型框架 | 第55-56页 |
| 4.3.2 SVM-DS疾病预测模型实现过程 | 第56-57页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第57-59页 |
| 4.3.4 DS证据理论的合成 | 第59-61页 |
| 4.4 模型的性能比较 | 第61-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65-66页 |
| 5.2 工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 作者简介 | 第73-74页 |
