| 摘要 | 第10-12页 |
| Abstract | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3 主要贡献 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 相关研究 | 第19-26页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 离群点分类 | 第19-20页 |
| 2.3 离群点检测方法分析 | 第20-24页 |
| 2.3.1 基于聚类的离群点检测方法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于密度的离群点检测方法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 基于距离的离群点检测方法 | 第22页 |
| 2.3.4 基于统计的离群点检测方法 | 第22-23页 |
| 2.3.5 基于偏差的离群点检测方法 | 第23页 |
| 2.3.6 基于深度的离群点检测方法 | 第23-24页 |
| 2.4 粗糙集理论 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于粗糙集理论的属性约简及关联集抽取 | 第26-36页 |
| 3.1 粗糙集理论基本思想 | 第26-28页 |
| 3.2 医保数据集的属性约简及关联集抽取 | 第28页 |
| 3.3 基于辨识矩阵属性约简 | 第28-29页 |
| 3.4 关联集 | 第29-32页 |
| 3.4.1 关联集规则 | 第29-31页 |
| 3.4.2 关联集抽取算法 | 第31-32页 |
| 3.5 实验 | 第32-35页 |
| 3.5.1 实验环境和数据集 | 第33页 |
| 3.5.2 属性约简 | 第33-34页 |
| 3.5.3 关联集抽取 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于SLOF离群点检测算法的异常用药发现 | 第36-49页 |
| 4.1 医保中药品组合的数据特征 | 第36-37页 |
| 4.2 面临的主要问题及我们拟采用的方法 | 第37-38页 |
| 4.3 SLOF离群点检测方法 | 第38-42页 |
| 4.3.1 问题描述及形式化定义 | 第38-39页 |
| 4.3.2 SLOF离群点检测算法概述 | 第39页 |
| 4.3.3 算法流程 | 第39-42页 |
| 4.4 实验 | 第42-47页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第42-43页 |
| 4.4.2 对比实验 | 第43-46页 |
| 4.4.3 实验2 | 第46-47页 |
| 4.4.4 实验结论 | 第47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于CODM离群点检测算法的异常临床路径发现 | 第49-60页 |
| 5.1 临床路径的数据特征 | 第49-50页 |
| 5.2 CODM离群点检测方法 | 第50-56页 |
| 5.2.1 问题描述及形式化定义 | 第50-52页 |
| 5.2.2 算法概述 | 第52-54页 |
| 5.2.3 算法流程 | 第54-56页 |
| 5.3 实验概述 | 第56页 |
| 5.4 实验1 | 第56-58页 |
| 5.4.1 实验环境 | 第57页 |
| 5.4.2 对比实验 | 第57-58页 |
| 5.5 实验2 | 第58-59页 |
| 5.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 研究展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间参与科研项目情况 | 第68-69页 |
| 附件 | 第69页 |