触觉虚拟环境下基于人工神经网络的中风评估与思考
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-11页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·研究动机 | 第9-10页 |
| ·研究目标 | 第10页 |
| ·本论文结构 | 第10-11页 |
| 第2章 研究现状 | 第11-25页 |
| ·前言 | 第11页 |
| ·中风与后期康复 | 第11-13页 |
| ·中风康复评估原则 | 第11-12页 |
| ·三类评估方法 | 第12-13页 |
| ·基于触觉虚拟环境的评估任务 | 第13-17页 |
| ·触觉系统 | 第13页 |
| ·基于触觉的虚拟环境 | 第13-15页 |
| ·基于虚拟环境的康复任务 | 第15-16页 |
| ·“跟随圆圈”和“穿过隧道”两个任务 | 第16-17页 |
| ·机器学习在医疗评估中的应用 | 第17-19页 |
| ·人工神经网络 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络的概念 | 第19-20页 |
| ·BP神经网络特点 | 第20页 |
| ·人工神经网络应用及研究意义 | 第20页 |
| ·模糊系统 | 第20-21页 |
| ·模糊神经网络 | 第21-22页 |
| ·交叉验证 | 第22-24页 |
| ·什么是交叉验证 | 第22-23页 |
| ·常见类型的交叉验证 | 第23页 |
| ·交叉验证选择模型的一般过程 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 神经网络模型方法属性分析 | 第25-32页 |
| ·前言 | 第25页 |
| ·模型的概念 | 第25页 |
| ·FCBPSS框架分析法 | 第25-28页 |
| ·牛顿第二定律的三种不同模型 | 第28-29页 |
| ·争论焦点 | 第29-30页 |
| ·解决争论 | 第30-31页 |
| ·讨论 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 神经网络在分类问题中设计要素分析 | 第32-38页 |
| ·前言 | 第32页 |
| ·神经网络模型在FCBPSS理论下的分析 | 第32页 |
| ·神经元模型 | 第32-33页 |
| ·激活函数选择 | 第32-33页 |
| ·网络拓扑结构 | 第33-34页 |
| ·神经网络结构 | 第33页 |
| ·隐藏层数 | 第33页 |
| ·隐含层神经元数 | 第33-34页 |
| ·网络学习规则 | 第34-36页 |
| ·神经网络学习方式 | 第34页 |
| ·神经网络训练算法 | 第34-35页 |
| ·网络终止条件 | 第35-36页 |
| ·分类问题下ANN概念化设计 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 中风分类器建立 | 第38-52页 |
| ·前言 | 第38页 |
| ·实验介绍 | 第38-39页 |
| ·实验对象和设备 | 第38页 |
| ·实验方法 | 第38-39页 |
| ·实验数据收集 | 第39-40页 |
| ·实验假说和假设 | 第40页 |
| ·数据预处理 | 第40-42页 |
| ·去除噪声数据 | 第40-41页 |
| ·数值归约 | 第41-42页 |
| ·中风分类器模型建立 | 第42-46页 |
| ·中风分类器原理 | 第42-43页 |
| ·中风分类器的结构 | 第43-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-48页 |
| ·数据收集与整理 | 第46页 |
| ·数据描述 | 第46-47页 |
| ·数据分析与结果讨论 | 第47-48页 |
| ·BP神经网络分类器评价 | 第48-51页 |
| ·不平衡分类评价 | 第48-49页 |
| ·混淆矩阵 | 第49页 |
| ·ROC曲线 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 结论与展望 | 第52-55页 |
| ·综合叙述 | 第52页 |
| ·结论 | 第52页 |
| ·研究贡献 | 第52页 |
| ·研究局限性与展望 | 第52-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录A | 第59-60页 |
| 附录B | 第60-61页 |
| 附录C | 第61-62页 |
| 附录D | 第62-63页 |
| 附录E | 第63-65页 |
| 附录F | 第65-67页 |
| 附录G | 第67-69页 |
| 附录H | 第69页 |
