| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容及创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 BP神经网络与DS证据理论 | 第16-25页 |
| 2.1 BP神经网络 | 第16-21页 |
| 2.1.1 神经网络模型和工作原理 | 第17-19页 |
| 2.1.2 三层BP神经网络 | 第19-20页 |
| 2.1.3 BP神经网络的算法和实现 | 第20-21页 |
| 2.2 DS证据理论 | 第21-24页 |
| 2.2.1 基本概念 | 第22-23页 |
| 2.2.2 合成规则 | 第23页 |
| 2.2.3 DS合成规则存在的问题 | 第23-24页 |
| 2.3 本章总结 | 第24-25页 |
| 第三章 儿童慢性肾病远程康复系统的研究与实现 | 第25-64页 |
| 3.1 儿童慢性肾病概述 | 第25页 |
| 3.2 儿童慢性肾病远程康复系统的研究 | 第25-27页 |
| 3.2.1 基本设计概述 | 第26-27页 |
| 3.2.2 设计思想 | 第27页 |
| 3.3 儿童慢性肾病远程康复系统的实现 | 第27-63页 |
| 3.3.1 开发环境介绍 | 第28页 |
| 3.3.2 PC端网页管理平台的实现 | 第28-44页 |
| 3.3.3 客户端APP的实现 | 第44-60页 |
| 3.3.4 康复功能设计 | 第60-61页 |
| 3.3.5 后台服务器的实现 | 第61-63页 |
| 3.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章. BP-DS疾病预测模型及其在儿童慢性肾病中的应用 | 第64-72页 |
| 4.1 BP-DS预测模型 | 第64-65页 |
| 4.1.1 模型框架 | 第64-65页 |
| 4.1.2 算法实现 | 第65页 |
| 4.2 CKD慢性肾病的康复状态预测 | 第65-71页 |
| 4.2.1 实验环境 | 第66-67页 |
| 4.2.2 数据集划分 | 第67页 |
| 4.2.3 数据归一化 | 第67页 |
| 4.2.4 神经网络结构确定 | 第67-69页 |
| 4.2.5 证据理论的合成 | 第69-71页 |
| 4.2.6 实验结果分析 | 第71页 |
| 4.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 总结 | 第72-73页 |
| 5.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第79页 |