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基于量表测评的帕金森用药推荐模型研究

摘要第6-7页
Abstract第7页
目录第8-10页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 引言第10-11页
    1.2 课题的研究意义和应用前景第11-12页
    1.3 机器学习研究现状第12-14页
        1.3.1 机器学习定义第12页
        1.3.2 机器学习发展史第12-13页
        1.3.3 机器学习常用算法第13-14页
    1.4 本文的主要工作第14-15页
    1.5 论文结构第15-17页
第二章 基于支持向量机的帕金森病识别模型第17-27页
    2.1 引言第17页
    2.2 基于主成分分析的帕金森病量表优化算法第17-20页
        2.2.1 基于PCA的加权向量提取第18-19页
        2.2.2 基于Otsu局部递归分割法划分量表第19-20页
    2.3 基于支持向量机的帕金森病识别第20-22页
    2.4 实验第22-25页
        2.4.1 实验设置第22-23页
        2.4.2 实验结果与分析第23-25页
    2.5 本章小结第25-27页
第三章 基于混合策略的多标签学习框架第27-51页
    3.1 引言第27页
    3.2 相关知识第27-39页
        3.2.1 多标签学习第27-34页
        3.2.2 遗传算法第34-36页
        3.2.3 特征选择第36-39页
    3.3 基于混合策略的多标签学习框架(MSML)第39-43页
        3.3.1 标签子集排序第39-41页
        3.3.2 标签子集特征选择第41-42页
        3.3.3 混合策略分类器第42-43页
    3.4 实验第43-49页
        3.4.1 实验设置第43-44页
        3.4.2 实验结果与分析第44-49页
    3.5 本章小结第49-51页
第四章 帕金森病综合诊疗平台的实现第51-64页
    4.1 引言第51页
    4.2 软件平台和通信机制第51-55页
        4.2.1 SSH框架介绍第51-52页
        4.2.2 Android平台介绍第52-54页
        4.2.3 HTTP协议介绍第54页
        4.2.4 JSON数据格式第54-55页
    4.3 系统设计第55-58页
        4.3.1 功能分析第55-56页
        4.3.2 系统架构第56-57页
        4.3.3 数据结构第57-58页
    4.4 系统演示第58-62页
        4.4.1 量表设计与测评第59-60页
        4.4.2 帕金森病的识别第60-61页
        4.4.3 用药推荐第61-62页
    4.5 本章小结第62-64页
第五章 总结与展望第64-66页
    5.1 本文工作总结第64-65页
    5.2 研究前景第65-66页
参考文献第66-72页
致谢第72-73页
附录第73-74页

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