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色谱指纹图谱的智能聚类分析在中医湿证辨别方面的研究

中文摘要第1-7页
英文摘要第7-11页
第一章 绪论第11-14页
 1 中医学相关研究背景及的问题提出第11页
 2 数据挖掘中聚类分析相关的背景及应用第11-12页
 3 问题的提出第12-14页
第二章 人体健康的浓缩液--尿液色谱指纹图谱的数学模型建立第14-23页
 1 研究工具--色谱指纹图谱第14-16页
   ·色谱法原理及其特点第14-15页
   ·色谱指纹图谱第15-16页
 2 色谱指纹图谱的数学模型的建立第16-23页
   ·共有峰和重叠率第21-22页
   ·n强峰第22-23页
第三章 智能聚类分析模型研究第23-53页
 1 聚类的数据类型第25-30页
 2 主要聚类方法分类第30-53页
   ·划分方法第32-36页
   ·层次方法第36-41页
   ·基于密度的方法第41-44页
   ·基于网格的方法第44-47页
   ·基于模型的聚类方法第47-51页
   ·模糊聚类算法第51页
   ·其它分析方法第51-53页
第四章 聚类分析在中医辩病及辩证中的研究及其改进第53-63页
 1 数据预处理过程第53页
 2 数据模型的建立第53-57页
   ·n强峰面积法第53-54页
   ·共有峰重叠法第54-55页
   ·向量夹角法第55-57页
 3 聚类分析在中医病别、湿证方面的应用第57-63页
   ·K-平均第57页
   ·模糊智能聚类第57-61页
     ·最大树法第58-61页
   ·改进的COBWEB第61-63页
第五章 HPLC色谱指纹谱图的多种聚类分析算法VC++实现第63-67页
 1 HP工作站的数据接口第63页
 2 图形显示模块第63页
 3 结果输出第63-65页
 4 模块函数说明第65-66页
 5 程序说明第66-67页
第六章 结论和分析第67-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-74页
附件1 实验条件及仪器第74-75页
附件2 样本色谱指纹图谱第75-76页
附件3 部分VC程序第76-110页

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