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基于数据挖掘的乳腺癌新辅助化疗预后状态预测系统开发

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 引言第8-11页
    1.1 研究背景第8页
    1.2 研究现状第8-9页
    1.3 研究意义第9-10页
    1.4 研究内容第10-11页
第2章 乳腺癌与化疗第11-15页
    2.1 乳腺癌第11-12页
        2.1.1 患病原因第11-12页
        2.1.2 乳腺癌诊断第12页
    2.2 化疗第12-14页
        2.2.1 化疗方式第13-14页
        2.2.2 化疗方案第14页
    2.3 本章小结第14-15页
第3章 数据挖掘第15-21页
    3.1 决策树第15-17页
        3.1.1 决策树算法原理第15页
        3.1.2 常用决策树算法第15-16页
        3.1.3 决策树的剪枝第16-17页
    3.2 支持向量机第17-19页
        3.2.1 支持向量机原理第18页
        3.2.2 支持向量机核函数第18-19页
        3.2.3 方法特点第19页
    3.3 算法对比第19-20页
    3.4 本章小结第20-21页
第4章 乳腺癌新辅助化疗预后状态预测系统开发第21-36页
    4.1 乳腺癌新辅助化疗预后状态预测系统分析第21-24页
        4.1.1 对象层定义第21-22页
        4.1.2 结构层定义第22页
        4.1.3 主题层定义第22-23页
        4.1.4 用例视图第23-24页
    4.2 乳腺癌新辅助化疗预后状态预测系统设计第24-28页
        4.2.1 数据管理设计第24-26页
        4.2.2 任务管理设计第26-28页
    4.3 乳腺癌新辅助化疗预后状态预测系统交互设计第28-35页
        4.3.1 乳腺癌新辅助化疗预后状态预测系统服务端窗体设计第31-32页
        4.3.2 乳腺癌新辅助化疗预后状态预测系统客户端窗体设计第32-35页
    4.4 本章小结第35-36页
第5章 实施与应用效果分析第36-43页
    5.1 数据预处理第36-38页
    5.2 对比分析第38-40页
    5.3 应用结果第40-42页
    5.4 本章小结第42-43页
结论与展望第43-44页
参考文献第44-46页
致谢第46页

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