| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状及存在的问题 | 第11-12页 |
| 1.3.1 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 研究中存在的问题 | 第12页 |
| 1.4 相关实验条件简介 | 第12-13页 |
| 1.5 本文所做主要工作 | 第13-14页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第14-28页 |
| 2.1 中医证候及辨证 | 第14-15页 |
| 2.1.1 中医证候 | 第14页 |
| 2.1.2 中医辨证 | 第14-15页 |
| 2.2 人工神经网络概念 | 第15-16页 |
| 2.3 人工神经网络基本特征 | 第16-17页 |
| 2.4 人工神经网络的结构 | 第17-19页 |
| 2.4.1 生物神经元结构 | 第17-18页 |
| 2.4.2 人工神经元结构 | 第18-19页 |
| 2.4.3 人工神经元分类 | 第19页 |
| 2.5 人工神经网络的分类及拓扑结构 | 第19-21页 |
| 2.5.1 前向网络 | 第20页 |
| 2.5.2 反馈前向网络 | 第20页 |
| 2.5.3 层内互连前向网络 | 第20-21页 |
| 2.5.4 互连网络（全互连网络及部分互连网络） | 第21页 |
| 2.6 人工神经网络的学习 | 第21-23页 |
| 2.6.1 有监督学习（有导师学习） | 第21-22页 |
| 2.6.2 无监督学习（无导师学习） | 第22-23页 |
| 2.7 反向传播模型 | 第23-25页 |
| 2.8 人工神经网络在医学数据中的应用 | 第25-26页 |
| 2.8.1 医学数据处理中的神经网络 | 第25页 |
| 2.8.2 应用于医学数据处理的领域 | 第25-26页 |
| 2.9 人工神经网络在中医诊断中的应用 | 第26页 |
| 2.10 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 中医证候分类的数据收集和处理过程 | 第28-40页 |
| 3.1 初始数据收集 | 第28-32页 |
| 3.1.1 原始数据录入 | 第28-29页 |
| 3.1.2 中医证候相似临床症状标准化 | 第29-32页 |
| 3.2 数据预处理 | 第32-37页 |
| 3.2.1 数据编码及其转换 | 第32-33页 |
| 3.2.2 中医临床症状数据组合 | 第33-37页 |
| 3.3 特殊中医证候临床症状处理 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 人工神经网络算法对中医症状的数据分析及结果展示 | 第40-58页 |
| 4.1 BP算法过程简介 | 第40-42页 |
| 4.2 GPU与CPU的区别 | 第42-44页 |
| 4.3 CPU环境下数据分析及结果展示 | 第44-47页 |
| 4.3.1 数据分析 | 第44-45页 |
| 4.3.2 结果展示 | 第45-47页 |
| 4.4 GPU环境下数据分析及结果展示 | 第47-56页 |
| 4.4.1 激励函数选取 | 第47-48页 |
| 4.4.2 GPU环境下数据分析及分类结果展示 | 第48-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 4.6 本文流程图 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 5.1 本文研究工作总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 在学期间的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |