主动学习算法及其在心血管疾病诊断中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题的来源及研究目的 | 第10页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-19页 |
| ·本文组织结构 | 第19-20页 |
| 2 相关基础知识 | 第20-28页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·主动学习相关的基本概念 | 第20-24页 |
| ·层次化聚类 | 第24-25页 |
| ·贝叶斯决策理论 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 类别缺值数据的主动学习 | 第28-47页 |
| ·概述 | 第28-29页 |
| ·基于层次化聚类的探索 | 第29-35页 |
| ·基于信息熵的不确定样本的发掘算法 | 第35-37页 |
| ·探索和发掘过程的平衡 | 第37-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 4 属性缺值数据的主动特征学习 | 第47-67页 |
| ·概述 | 第47页 |
| ·主动特征学习的一般原理与方法 | 第47-50页 |
| ·基于最大期望改变的特征学习策略 | 第50-54页 |
| ·代价敏感主动采样 | 第54-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 5 非均衡数据集的主动集成学习 | 第67-85页 |
| ·概述 | 第67-68页 |
| ·基于随机子空间的主动集成学习 | 第68-78页 |
| ·实验结果与分析 | 第78-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 6 基于主动学习的心血管疾病致病因素分析及诊断 | 第85-95页 |
| ·引言 | 第85页 |
| ·心血管疾病的诊断及其致病因素 | 第85-86页 |
| ·基于主动学习的诊断及其致病因素分析方法 | 第86-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 7 总结与展望 | 第95-97页 |
| ·对论文工作的总结 | 第95-96页 |
| ·对今后研究工作的展望 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-110页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表论文目录 | 第110-111页 |
| 附录2 攻读博士学位期间从事的科研项目及成果 | 第111页 |
