案例推理和关联规则在中风智能诊疗中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·论文研究背景 | 第12-15页 |
| ·中风病简介 | 第12页 |
| ·基于案例推理 | 第12-13页 |
| ·关联规则 | 第13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·主要研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于案例推理 | 第17-22页 |
| ·基于案例推理的基本概念 | 第17页 |
| ·CBR 概述 | 第17页 |
| ·CBR 的思想来源 | 第17页 |
| ·基于案例推理的工作流程 | 第17-21页 |
| ·案例库建立 | 第18-19页 |
| ·案例检索 | 第19-20页 |
| ·案例调整 | 第20页 |
| ·案例学习 | 第20-21页 |
| ·CBR 与数据挖掘的结合 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 关联规则及其在中风诊疗中的应用 | 第22-33页 |
| ·数据挖掘概述 | 第22-24页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第22页 |
| ·数据挖掘的功能及其应用 | 第22-24页 |
| ·关联规则 | 第24-27页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第24-25页 |
| ·关联规则挖掘步骤 | 第25页 |
| ·关联规则的种类 | 第25-26页 |
| ·APRIORI 算法 | 第26-27页 |
| ·关联规则在中风病电子处方中应用 | 第27-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于案例推理的中风病智能诊疗系统 | 第33-54页 |
| ·中风病及其诊疗过程 | 第33-34页 |
| ·系统需求分析 | 第34-37页 |
| ·系统功能目标 | 第34-35页 |
| ·系统功能需求 | 第35-37页 |
| ·系统设计 | 第37-42页 |
| ·总体设计 | 第37-38页 |
| ·功能模块设计 | 第38-40页 |
| ·数据库设计 | 第40-42页 |
| ·相关算法设计 | 第42-47页 |
| ·特征属性权重的确定 | 第42-43页 |
| ·数据的归一化处理 | 第43-45页 |
| ·改进的欧氏距离算法 | 第45-46页 |
| ·分阶段近邻检索策略 | 第46-47页 |
| ·系统实现 | 第47-50页 |
| ·案例数据准备 | 第47页 |
| ·案例表示 | 第47页 |
| ·案例组织 | 第47-48页 |
| ·案例检索 | 第48-49页 |
| ·案例修正 | 第49-50页 |
| ·案例学习 | 第50页 |
| ·系统展示 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 结论与展望 | 第54-55页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·研究展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 研究生期间发表的论文和参与的项目情况 | 第58-59页 |
