基于量表联合的轻度认知障碍分类研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 神经影像学检查 | 第12页 |
| 1.2.2 心理学量表分析方法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 数据挖掘分类方法 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 工作内容 | 第14页 |
| 1.3.2 本文的研究目的及意义 | 第14-15页 |
| 1.3.3 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 数据预处理与特征选择 | 第16-24页 |
| 2.1 数据挖掘流程简介 | 第16-17页 |
| 2.2 数据预处理 | 第17-19页 |
| 2.2.1 缺失值处理 | 第18-19页 |
| 2.2.2 类别不平衡处理 | 第19页 |
| 2.2.3 数据变换 | 第19页 |
| 2.3 维归约 | 第19-23页 |
| 2.3.1 递归特征消除方法 | 第20-22页 |
| 2.3.2 主成分分析法特征降维 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 分类器设计 | 第24-33页 |
| 3.1 多分类的实现策略 | 第24-25页 |
| 3.2 支持向量机 | 第25-30页 |
| 3.2.1 感知机 | 第25-26页 |
| 3.2.2 支持向量机 | 第26-30页 |
| 3.3 模型选择与评价 | 第30-32页 |
| 3.3.1 训练误差与测试误差 | 第30页 |
| 3.3.2 模型选择 | 第30-31页 |
| 3.3.3 性能度量 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于单个量表的分类结果及分析 | 第33-48页 |
| 4.1 实验数据集 | 第33-35页 |
| 4.1.1 受试者标准 | 第33-34页 |
| 4.1.2 检测项目 | 第34页 |
| 4.1.3 心理学量表 | 第34-35页 |
| 4.2 开发环境介绍与实验设置 | 第35-36页 |
| 4.2.1 开发环境 | 第35页 |
| 4.2.2 实验设置 | 第35-36页 |
| 4.3 MMSE量表模型构建 | 第36-40页 |
| 4.3.1 特征选择 | 第36-37页 |
| 4.3.2 PCA降维 | 第37-39页 |
| 4.3.3 模型选择与评估 | 第39-40页 |
| 4.4 ADAS量表模型构建 | 第40-42页 |
| 4.4.1 特征选择 | 第40-41页 |
| 4.4.2 模型选择与评估 | 第41-42页 |
| 4.5 CCWS量表模型构建 | 第42-43页 |
| 4.5.1 缺失值处理 | 第42页 |
| 4.5.2 特征选择 | 第42-43页 |
| 4.6 模型选择与评估 | 第43-44页 |
| 4.7 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 4.7.1 模型分类准确率 | 第44-46页 |
| 4.7.2 模型保留特征 | 第46页 |
| 4.8 讨论 | 第46页 |
| 4.9 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 基于组合量表的分类结果与分析 | 第48-52页 |
| 5.1 实验设置 | 第48页 |
| 5.2 模型融合方式组合量表 | 第48页 |
| 5.3 特征融合方式组合量表 | 第48-50页 |
| 5.3.1 特征选择 | 第48-49页 |
| 5.3.2 模型选择与评估 | 第49-50页 |
| 5.4 组合量表模型结果与分析 | 第50页 |
| 5.5 单量表模型与组合量表模型比较 | 第50页 |
| 5.6 讨论 | 第50-51页 |
| 5.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 工作总结 | 第52页 |
| 6.2 研究展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录 | 第58页 |
