中药指纹图谱模式识别技术的研究
| 中文摘要 | 第1-9页 |
| 英文摘要 | 第9-10页 |
| 第一章 前言 | 第10-17页 |
| ·当前中药指纹图谱国内外进展 | 第10-12页 |
| ·中药指纹图谱的信息模式识别系统件构建的可行性 | 第12-13页 |
| ·丰富的图谱数据 | 第13页 |
| ·较为成熟的模式识别算法 | 第13页 |
| ·实现的方法和技术路线 | 第13-15页 |
| ·研究目标及内容 | 第15页 |
| ·系统结构和功能 | 第15-17页 |
| ·数据分析模块 | 第15页 |
| ·模式识别模块 | 第15-16页 |
| ·数据评价模块 | 第16-17页 |
| 第二章 方法研究 | 第17-40页 |
| ·回归分析 | 第18-19页 |
| ·逐步判别分析 | 第19页 |
| ·聚类分析 | 第19-28页 |
| ·聚类的数据处理 | 第20-22页 |
| ·距离和相似系数的计算 | 第22-25页 |
| ·距离的计算 | 第22-24页 |
| ·相似系数的计算 | 第24-25页 |
| ·系统聚类分析 | 第25-27页 |
| ·模糊聚类 | 第27-28页 |
| ·模糊相似关系的建立 | 第27-28页 |
| ·模糊聚类 | 第28页 |
| ·主成分分析PCA | 第28-30页 |
| ·主成分分析的基本原理 | 第29页 |
| ·主成分分析的计算步骤 | 第29-30页 |
| ·非线性核主成分析 | 第30-31页 |
| ·因子分析 | 第31-32页 |
| ·非线性映射法NLM | 第32-33页 |
| ·图示法 | 第33页 |
| ·人工神经网络ANN | 第33-35页 |
| ·BP神经网络 | 第33-34页 |
| ·模拟退火-BP | 第34-35页 |
| ·网络自组织映射SOM模型 | 第35-38页 |
| ·判别分析 | 第38-40页 |
| ·距离判别法 | 第38页 |
| ·贝叶斯判别 | 第38页 |
| ·费歇(Fisher)判别 | 第38-40页 |
| 第三章 实践应用 | 第40-48页 |
| ·前言 | 第40页 |
| ·算法理论 | 第40-41页 |
| ·实验数据 | 第41页 |
| ·结果 | 第41-44页 |
| ·结论 | 第44页 |
| ·ANN算法的改造与讨论 | 第44-48页 |
| ·训练集、监督集的设计 | 第44页 |
| ·数据的预处理 | 第44-45页 |
| ·网络拓扑结构 | 第45页 |
| ·激励函数的确定 | 第45-46页 |
| ·训练方式 | 第46页 |
| ·针对神经网络的过拟合现象 | 第46-47页 |
| ·其他网络设置 | 第47-48页 |
| 第四章 软件介绍 | 第48-58页 |
| ·软件设计 | 第48-49页 |
| ·系统运行环境 | 第48页 |
| ·需求分析、总体设计 | 第48-49页 |
| ·界面设计采取的原则 | 第48-49页 |
| ·菜单设计采取的原则 | 第49页 |
| ·算法的选择与软件测试 | 第49页 |
| ·使用方法 | 第49页 |
| ·软件特点 | 第49-50页 |
| ·软件结构 | 第50-51页 |
| ·部分主要窗体界面 | 第51-58页 |
| 第五章 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第67-68页 |
| 附录 | 第68-69页 |
