非线性预测方法在艾滋病疗法效果研究中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-11页 |
| ·AIDS和HIV | 第8页 |
| ·AIDS诊断和检测技术 | 第8-9页 |
| ·艾滋病治疗方法 | 第9-10页 |
| ·本论文的研究内容 | 第10-11页 |
| 第2章 神经网络理论 | 第11-30页 |
| ·人工神经网络研究与应用的主要内容 | 第11-13页 |
| ·人工神经网络基本模型 | 第13-16页 |
| ·BP神经网络 | 第16-25页 |
| ·BP神经网络特点 | 第16-17页 |
| ·BP神经网络的计算步骤 | 第17-19页 |
| ·样本数据预处理 | 第19-20页 |
| ·神经网络拓扑结构的确定 | 第20-21页 |
| ·神经网络的训练 | 第21-22页 |
| ·网络的初始连接权值 | 第22-23页 |
| ·网络模型的性能和泛化能力 | 第23页 |
| ·合理网络模型的确定 | 第23-25页 |
| ·Matlab神经网络工具箱 | 第25-30页 |
| ·重要的BP网络函数 | 第25-27页 |
| ·神经网络初始化函数 | 第27-28页 |
| ·神经网络训练函数 | 第28页 |
| ·神经网络仿真函数sim | 第28-30页 |
| 第3章 BP神经网络对艾滋病疗法效果的非线性预测 | 第30-45页 |
| ·数据分析和预处理 | 第31-32页 |
| ·数据分析 | 第31页 |
| ·数据分组 | 第31-32页 |
| ·数据归一化 | 第32页 |
| ·建立BP神经网络模型 | 第32页 |
| ·网络训练和泛化能力研究 | 第32-35页 |
| ·网络训练 | 第33-34页 |
| ·网络泛化能力研究 | 第34-35页 |
| ·网络隐层的层数与隐节点数目的确定 | 第35页 |
| ·疗法效果预测 | 第35-43页 |
| ·本章小结及改进方向 | 第43-45页 |
| 第4章 支持向量机及在艾滋病疗法效果预测中的应用 | 第45-55页 |
| ·支持向量机介绍 | 第45-51页 |
| ·SVM的历史 | 第45-46页 |
| ·SVM方法的特点 | 第46-47页 |
| ·SVM方法介绍 | 第47-51页 |
| ·SVM的回归原理 | 第51页 |
| ·回归支持向量机 | 第51-52页 |
| ·支持向量机在艾滋病疗法效果预测中的应用 | 第52-55页 |
| ·样本数据 | 第52-53页 |
| ·支持向量回归的参数调整 | 第53页 |
| ·应用结果 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57页 |
