基于隐结构模型的中医慢性胃病诊断
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| ·课题的研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·隐结构模型在中医药领域的研究现状 | 第8-12页 |
| ·证实质研究 | 第8页 |
| ·人工神经网络 | 第8-9页 |
| ·聚类分析 | 第9页 |
| ·因子分析介绍 | 第9-10页 |
| ·辨证理论与隐结构 | 第10-11页 |
| ·贝叶斯理论 | 第11-12页 |
| ·课题研究内容 | 第12页 |
| ·病案信息的规范 | 第12页 |
| ·基于隐结构模型的中医辨证 | 第12页 |
| ·基于 EM 的神经网络的参数训练的实现 | 第12页 |
| ·课题的创新点 | 第12-13页 |
| ·主要内容安排 | 第13-14页 |
| 2 数据预处理 | 第14-22页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·基本的数据预处理 | 第14页 |
| ·中医临床诊断数据的特点 | 第14-15页 |
| ·中医临床诊断数据的预处理 | 第15-21页 |
| ·实验数据介绍 | 第15-16页 |
| ·实验数据预处理 | 第16-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 3 隐结构模型的建立 | 第22-37页 |
| ·隐结构模型的介绍 | 第22页 |
| ·中医和隐结构关系介绍 | 第22-23页 |
| ·基于因子分析的隐结构模型的建立 | 第23-29页 |
| ·因子分析模型 | 第24-25页 |
| ·因子分析模型中各变量的统计意义 | 第25-26页 |
| ·因子旋转 | 第26-29页 |
| ·实验及结果分析 | 第29-36页 |
| ·实验 | 第29-35页 |
| ·实验结果分析 | 第35-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 4 隐结构模型参数的学习 | 第37-49页 |
| ·机器学习 | 第37-38页 |
| ·EM 算法概述 | 第38-39页 |
| ·结合 EM 算法的因子分析的详细过程 | 第39-42页 |
| ·程序的设计与开发 | 第42-45页 |
| ·结合 EM 算法的因子分析和因子分析的对比分析 | 第45-47页 |
| ·结束语 | 第47-49页 |
| 5 基于隐结构模型的胃炎诊断 | 第49-64页 |
| ·隐结构模型诊断病症的介绍 | 第49页 |
| ·贝叶斯网络简介 | 第49-51页 |
| ·贝叶斯原理介绍 | 第51-53页 |
| ·贝叶斯诊断过程 | 第53-54页 |
| ·贝叶斯诊断实现步骤 | 第54页 |
| ·我们使用贝叶斯模型诊断疾病的思路 | 第54-55页 |
| ·程序实现 | 第55-56页 |
| ·测试实例 | 第56-58页 |
| ·测试结果及分析 | 第58-59页 |
| ·测试结果的重复性检验 | 第59-63页 |
| ·重复性检验过程 | 第59-61页 |
| ·症状之间的相关性检验 | 第61-62页 |
| ·结果分析 | 第62-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
