首页--医药、卫生论文--内科学论文--内分泌腺疾病及代谢病论文--胰岛疾病论文--糖尿病论文

基于数据挖掘的Ⅱ型糖尿病证候诊断标准模型建立及应用的研究

中文摘要第1-8页
Abstract第8-11页
前言第11-14页
对象与方法第14-30页
 1 研究对象第14-16页
   ·Fisher-iris数据第14页
   ·文献数据第14-15页
     ·文献选择第14页
     ·纳入标准第14页
     ·排除标准第14页
     ·文献收集策略第14页
     ·评价与筛选方法第14页
     ·质量控制第14-15页
   ·临床数据第15-16页
     ·数据来源第15页
     ·西医诊断标准第15页
     ·中医诊断标准第15页
     ·中医辨证标准第15页
     ·纳入标准第15页
     ·排除标准第15-16页
     ·调查内容第16页
     ·调查方法第16页
 2 研究方法第16-30页
   ·数据预处理第16-17页
     ·文献数据和临床数据的预处理第16页
     ·数据变换第16页
     ·数据筛选第16-17页
     ·数据库的建立第17页
   ·统计分析第17页
   ·常见证侯的筛选设定第17页
   ·数据挖掘第17-20页
     ·数据挖掘的定义第17页
     ·数据挖掘的过程第17-18页
     ·数据挖掘的主要方法和技术第18-20页
   ·基于数据挖掘的2型糖尿病证侯诊断标准建立的模型研究第20-30页
     ·模型研究思路第20页
     ·数据挖掘方法的选择第20-24页
     ·模型学习算法及训练第24-29页
     ·模型结果的中医证侯的转换设定第29-30页
结果第30-46页
 1 一般资料第30页
   ·Fisher-Iris数据集第30页
   ·文献数据集第30页
   ·临床数据集第30页
 2 统计分析结果第30-31页
 3 常见证候选取结果第31页
 4 基于Fisher-iris数据的模型合理性检验第31-33页
   ·训练样本聚类第31-32页
   ·动态学习结果第32页
   ·获取模糊规则第32页
   ·其模糊子集和隶属函数的描述参数第32-33页
   ·其模糊分类及其聚类结果第33页
   ·模糊规则集检验第33页
 5 基于文献数据的2型糖尿病常见证候诊断标准的建立第33-39页
   ·动态学习第33-34页
   ·模糊训练目标函数变化及模糊分类第34页
   ·获取模糊规则第34-36页
   ·其模糊子集和隶属函数的描述参数第36-37页
   ·规则转换第37-38页
   ·根据转换规则,转换后的表达形式第38页
   ·检验结果第38-39页
 6 基于临床数据的2型糖尿病证侯诊断标准的建立第39-46页
   ·动态学习结果第39页
   ·模糊训练目标函数变化及模糊分类第39页
   ·获取模糊规则第39-42页
   ·其模糊子集和隶属函数的描述参数第42-43页
   ·规则转换第43-44页
   ·根据转换规则,转换后的表达形式第44-45页
   ·检验结果第45-46页
讨论第46-51页
 1 中医学对糖尿病的认识第46-47页
 2 模型合理性第47-48页
   ·建模思路及方法第47-48页
   ·挖掘过程第48页
   ·模型检验第48页
 3 常见证候选取设定第48页
 4 中心阈值的设定第48-49页
 5 模型转换规则的设定第49页
 6 主次症的选取设定第49页
 7 模型挖掘结果第49页
 8 2型糖尿病证侯诊断标准第49-51页
结论第51-54页
 1 数据管理第51页
 2 建模思路及主要环节第51页
 3 模型转换第51-52页
 4 2型糖尿病常见证侯诊断标准第52页
 5 2型糖尿病常见证侯诊断标准验证第52-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-59页
附录1 文献综述第59-67页
 参考文献第64-67页
附录2 在校期间发表的论文论著及科研情况第67页

论文共67页,点击 下载论文
上一篇:中国“假日电视”发展策略研究
下一篇:立体仓库电控系统研究