模糊聚类技术在心电波形分类中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·聚类涉及研究的方向 | 第11-12页 |
| ·聚类算法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·心电波形分类的研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 聚类分析技术 | 第16-24页 |
| ·聚类分析概念 | 第16页 |
| ·聚类分析数学模型 | 第16-19页 |
| ·度量方法 | 第17-19页 |
| ·聚类分析方法 | 第19-23页 |
| ·基于划分的聚类方法 | 第20页 |
| ·基于分层的聚类方法 | 第20-21页 |
| ·基于密度的聚类方法 | 第21-22页 |
| ·基于网格的聚类方法 | 第22页 |
| ·基于模型的聚类方法 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 模糊聚类分析 | 第24-33页 |
| ·模糊聚类基础知识 | 第24-25页 |
| ·模糊聚类基本概念 | 第24-25页 |
| ·模糊聚类数学模型 | 第25-26页 |
| ·模糊数学的基本概念 | 第25-26页 |
| ·模糊聚类的数学刻画 | 第26页 |
| ·基于目标函数的模糊聚类 | 第26-29页 |
| ·聚类目标函数 | 第26-28页 |
| ·模糊c 均值聚类算法 | 第28-29页 |
| ·FCM 算法分析 | 第29-31页 |
| ·模糊聚类算法实现途径 | 第29-30页 |
| ·模糊聚类有效性研究 | 第30页 |
| ·聚类原型初始化 | 第30-31页 |
| ·FCM 算法存在的问题 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 心电波形相关知识 | 第33-41页 |
| ·常用的标准心电数据库简介 | 第33-35页 |
| ·CSE 数据库 | 第33页 |
| ·AHA 数据库 | 第33-34页 |
| ·MIT/BIH 数据库 | 第34-35页 |
| ·心电波形的形成 | 第35页 |
| ·心电波形简介及特点 | 第35-38页 |
| ·简介 | 第35-37页 |
| ·心电波形特点 | 第37-38页 |
| ·心电波形分类方法 | 第38-40页 |
| ·逻辑分枝判断法 | 第39页 |
| ·模糊模式识别法 | 第39页 |
| ·神经网络法 | 第39-40页 |
| ·支持向量机 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 聚类方法设计 | 第41-48页 |
| ·FCM 算法中初始值的确定方法 | 第41页 |
| ·SOM 神经网络 | 第41-44页 |
| ·SOM 神经网络简介 | 第42页 |
| ·SOM 神经网络结构及工作过程 | 第42-43页 |
| ·SOM 网络算法的训练过程 | 第43-44页 |
| ·系统聚类法 | 第44-46页 |
| ·系统聚类算法思想 | 第44-45页 |
| ·系统聚类算法优化 | 第45-46页 |
| ·改进的聚类方法 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第6章 聚类结果及分析 | 第48-54页 |
| ·数据来源 | 第48-50页 |
| ·SOM 神经网络对心电波形聚类 | 第50-52页 |
| ·SOM 神经网络参数设置 | 第50-51页 |
| ·SOM 神经网络聚类结果 | 第51-52页 |
| ·加入系统聚类法分析后的结果 | 第52-53页 |
| ·聚类结果比较与分析 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 作者简介 | 第60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第60-61页 |
