| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·论文研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文组织结构 | 第11页 |
| ·论文主要创新点 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-14页 |
| 第二章 相关技术简介 | 第14-22页 |
| ·数据挖掘相关理论 | 第14-19页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘主要功能 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘技术简介 | 第18-19页 |
| ·糖尿病中医相关理论 | 第19-21页 |
| ·糖尿病概述 | 第19页 |
| ·中医学对糖尿病的认识 | 第19-20页 |
| ·糖尿病中医治疗诊断 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 数据预处理的研究与实现 | 第22-34页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·基本数据预处理方法 | 第22-23页 |
| ·数据来源及数据预处理的必要性 | 第23-25页 |
| ·糖尿病中医临床诊断数据的预处理 | 第25-33页 |
| ·数据预处理基本流程 | 第25-26页 |
| ·选择目标数据 | 第26-27页 |
| ·数据规范化 | 第27-31页 |
| ·数据编码 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 糖尿病中医临床数据关联规则挖掘研究 | 第34-48页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·关联规则及其算法简介 | 第34-42页 |
| ·基本概念 | 第34-35页 |
| ·Apriori算法介绍 | 第35-42页 |
| ·用Apriori算法挖掘糖尿病的中医临床诊断经验 | 第42-47页 |
| ·维间关联规则挖掘转化为单维关联规则挖掘 | 第42-43页 |
| ·糖尿病症状与辩证之间的关联规则挖掘 | 第43-44页 |
| ·糖尿病辩证与药材之间的关联规则挖掘 | 第44-46页 |
| ·糖尿病症状与药材之间的关联规则挖掘 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 糖尿病中医辩证分类研究 | 第48-62页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·决策树分类概述 | 第48-56页 |
| ·决策树算法简介 | 第49页 |
| ·c4.5算法 | 第49-56页 |
| ·糖尿病辩证分型决策树实验设计 | 第56-61页 |
| ·数据预处理 | 第56-58页 |
| ·实验结果及评价 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·论文工作总结 | 第62页 |
| ·论文内容展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录A：攻读硕士学位期间参与完成的科研成果 | 第70页 |