中医脾胃系疾病辨证诊断若干关键技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·中医辨证客观化应用数据挖掘技术的现状 | 第11-12页 |
| ·早期脾胃病的研究和发展 | 第12-13页 |
| ·脾胃病客观化的现状以及存在问题 | 第13-14页 |
| ·论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 中医辨证诊断概述 | 第17-22页 |
| ·症的研究 | 第17-18页 |
| ·病、证的研究 | 第18-19页 |
| ·辨证方法的研究 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于粗糙集的脾胃病辨证诊断 | 第22-37页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第22-28页 |
| ·粗糙集基本概念 | 第22-25页 |
| ·属性约简 | 第25-27页 |
| ·决策规则提取 | 第27-28页 |
| ·粗糙集的特点 | 第28页 |
| ·属性约简算法研究 | 第28-31页 |
| ·基于区分矩阵的属性约简算法 | 第28-30页 |
| ·基于属性重要性的约简算法 | 第30-31页 |
| ·其他算法的研究 | 第31页 |
| ·改进的基于条件熵的约简算法 | 第31-36页 |
| ·H-reduct 算法描述 | 第32页 |
| ·数据预处理 | 第32-34页 |
| ·实验结果和分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于贝叶斯网络的脾胃病诊断 | 第37-54页 |
| ·贝叶斯网络概述 | 第37-41页 |
| ·贝叶斯方法 | 第37-38页 |
| ·贝叶斯网络的概念 | 第38-40页 |
| ·贝叶斯网的优点 | 第40页 |
| ·贝叶斯网的应用 | 第40-41页 |
| ·贝叶斯网络推理 | 第41-45页 |
| ·精确推理 | 第41-44页 |
| ·近似推理 | 第44-45页 |
| ·贝叶斯网络学习 | 第45-49页 |
| ·参数学习 | 第45-47页 |
| ·结构学习 | 第47-49页 |
| ·基于脾胃病辨证的贝叶斯网络模型构建 | 第49-53页 |
| ·基于知识的建模 | 第49-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-52页 |
| ·存在的问题 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于 AHP 的脾胃病诊断 | 第54-66页 |
| ·层次分析模型概述 | 第54-60页 |
| ·AHP 方法的基本过程 | 第54-58页 |
| ·判断矩阵计算方法 | 第58-59页 |
| ·AHP 优点及其局限性 | 第59-60页 |
| ·改进的基于粗糙集的 AHP 脾胃辨证模型 | 第60-65页 |
| ·基于粗糙集的属性重要度计算 | 第60-61页 |
| ·基于 RAHP 的模型建立 | 第61-62页 |
| ·实验结果及分析 | 第62-64页 |
| ·存在的问题 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·工作总结及创新点 | 第66页 |
| ·不足与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-75页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
