| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 离散化算法研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 朴素贝叶斯分类方法研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 本文主要工作及组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 相关背景知识 | 第18-28页 |
| 2.1 数据挖掘理论概述 | 第18-19页 |
| 2.1.1 数据挖掘任务 | 第18页 |
| 2.1.2 数据挖掘方法 | 第18-19页 |
| 2.1.3 数据挖掘流程 | 第19页 |
| 2.2 数据离散化 | 第19-22页 |
| 2.2.1 离散化概念 | 第19-20页 |
| 2.2.2 离散化评价标准 | 第20-22页 |
| 2.3 贝叶斯分类方法 | 第22-27页 |
| 2.3.1 贝叶斯分类相关理论 | 第22-23页 |
| 2.3.2 常用贝叶斯分类算法 | 第23-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于类别属性关联程度的数据离散化方法 | 第28-44页 |
| 3.1 CAIM离散算法 | 第29-32页 |
| 3.1.1 相关概念 | 第29页 |
| 3.1.2 算法描述 | 第29-32页 |
| 3.2 基于CAIM离散算法的改进 | 第32-36页 |
| 3.2.1 CAIR标准 | 第32-33页 |
| 3.2.2 CAIU标准 | 第33页 |
| 3.2.3 ICAIM算法 | 第33-36页 |
| 3.3 实验与分析 | 第36-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于属性加权的选择性隐朴素贝叶斯分类算法 | 第44-57页 |
| 4.1 隐朴素贝叶斯分类算法 | 第45-47页 |
| 4.2 基于属性选择的HNB分类算法 | 第47页 |
| 4.3 基于属性加权的HNB分类算法 | 第47-51页 |
| 4.3.1 信息增益率 | 第47-48页 |
| 4.3.2 属性相关性度量 | 第48-49页 |
| 4.3.3 属性加权HNB模型 | 第49-51页 |
| 4.4 基于属性加权的选择性HNB分类算法 | 第51-52页 |
| 4.5 实验与分析 | 第52-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 数据离散化与贝叶斯改进算法在冠心病中医辅助诊疗系统的应用 | 第57-67页 |
| 5.1 相关介绍 | 第57-58页 |
| 5.1.1 冠心病的危害 | 第57页 |
| 5.1.2 智能技术在冠心病预防和诊治中的应用 | 第57-58页 |
| 5.2 中医辅助诊疗系统介绍 | 第58-60页 |
| 5.2.1 系统整体框架 | 第58-59页 |
| 5.2.2 系统的开发工具和平台 | 第59页 |
| 5.2.3 各个功能模块设计 | 第59-60页 |
| 5.3 改进算法在中医辅助诊疗系统中的应用 | 第60-65页 |
| 5.3.1 冠心病数据 | 第61-64页 |
| 5.3.2 基于类别属性关联程度的数据离散化算法的应用 | 第64页 |
| 5.3.3 基于属性加权的选择性隐朴素贝叶斯分类算法的应用 | 第64-65页 |
| 5.4 实验与分析 | 第65-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-68页 |
| 6.1 总结 | 第67页 |
| 6.2 下一步研究工作 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
