| 中文摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-17页 |
| 引言 | 第17-19页 |
| 正文 | 第19-176页 |
| 第一部分: 理论基础及文献回顾 | 第19-57页 |
| 1 分类方法概述 | 第19-34页 |
| ·分类的定义 | 第19页 |
| ·分类的目的 | 第19页 |
| ·分类器的构造方法 | 第19-32页 |
| ·分类的步骤 | 第32-33页 |
| ·分类方法小结 | 第33-34页 |
| 2 分类方法在中医证候研究中的意义 | 第34-35页 |
| 3 分类方法中SVM和PNN应用于中医研究的可行性 | 第35-36页 |
| 4 中医辨证分类研究中方法学应用现状 | 第36-46页 |
| ·采用文献研究与临床研究建立宏观辨证标准 | 第37页 |
| ·应用DME方法调查证候规律 | 第37页 |
| ·通过计量方法建立证候标准 | 第37-46页 |
| ·中医辨证分类研究中存在的问题与展望 | 第46页 |
| 5 现代医学原发性失眠相关知识 | 第46-49页 |
| ·失眠症的定义 | 第46-47页 |
| ·失眠症的分类以及病因认识 | 第47-48页 |
| ·睡眠评估工具 | 第48-49页 |
| 6 原发性失眠症的中医辨证研究现状 | 第49-55页 |
| ·现行失眠病中医诊断、辨证标准 | 第49-50页 |
| ·各家论说 | 第50-53页 |
| ·治疗失眠症用药规律探讨 | 第53页 |
| ·失眠病中医证型分布的流行病学研究现状 | 第53-55页 |
| ·失眠症中医辨证研究小结 | 第55页 |
| 7 理论基础及文献研究小结 | 第55-57页 |
| 第二部分: 研究方案设计 | 第57-64页 |
| 1 研究方案 | 第57页 |
| 2 研究目的 | 第57页 |
| 3 研究对象来源 | 第57页 |
| 4 诊断标准 | 第57-58页 |
| ·西医诊断标准 | 第57页 |
| ·中医诊断标准 | 第57页 |
| ·中医辨证标准 | 第57页 |
| ·纳入标准 | 第57-58页 |
| ·排除标准 | 第58页 |
| 5 调查工具 | 第58-59页 |
| 6 数据整理和分析方法 | 第59-62页 |
| ·传统数学方法预分析 | 第59页 |
| ·数据预处理 | 第59-61页 |
| ·分类方法建模 | 第61页 |
| ·模型评估 | 第61-62页 |
| ·受试对象纳入、临床数据收集、统计分析的质量控制 | 第62页 |
| 7 技术路线 | 第62-64页 |
| 第三部分: 研究结果 | 第64-143页 |
| 1 临床资料一般情况 | 第64-66页 |
| 2 数据预处理 | 第66-72页 |
| ·数据约简 | 第66-72页 |
| ·数据分割(样本划分) | 第72页 |
| 3 分类方法建模 | 第72-140页 |
| ·Logistic回归 | 第72-90页 |
| ·贝叶斯分类方法 | 第90-98页 |
| ·基于规则的分类器(PARI算法) | 第98-103页 |
| ·C4.5决策树方法 | 第103-111页 |
| ·支持向量机 | 第111-121页 |
| ·BP神经网络 | 第121-128页 |
| ·RBF神经网络 | 第128-133页 |
| ·概率神经网络 | 第133-140页 |
| 4 各种模型横向比较 | 第140-143页 |
| 第四部分: 讨论 | 第143-167页 |
| 1 中医证候研究数据质量问题 | 第143-144页 |
| 2 中医研究数据预处理 | 第144-152页 |
| ·三种属性约简方法比较 | 第145-149页 |
| ·数据分割方法 | 第149-152页 |
| 3 分类算法的比较方法 | 第152-155页 |
| ·分类计算的速度 | 第152页 |
| ·分类器对各种类型数据集的适应度 | 第152页 |
| ·模型描述的简洁性和可解释性 | 第152页 |
| ·分类性能的评估 | 第152-154页 |
| ·模型预测结果的精度 | 第154-155页 |
| 4 各种分类算法比较 | 第155-165页 |
| ·总体比较 | 第155-156页 |
| ·各模型的优劣 | 第156-165页 |
| 5 研究的主要创新点 | 第165页 |
| 6 研究体会及展望 | 第165-167页 |
| 结论 | 第167-169页 |
| 参考文献 | 第169-176页 |
| 附录 | 第176-178页 |
| 致谢 | 第178页 |