基于数据挖掘方法的川崎病辅助诊断研究
| 英汉缩略语名词对照 | 第6-8页 |
| 中文摘要 | 第8-10页 |
| 英文摘要 | 第10-11页 |
| 第一章 前言 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 课题研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基本理论与方法 | 第17-29页 |
| 2.1 特征选择算法 | 第17-19页 |
| 2.2 Logistic回归 | 第19-21页 |
| 2.3 BP神经网络 | 第21-24页 |
| 2.4 贝叶斯网络 | 第24-25页 |
| 2.5 决策树 | 第25-26页 |
| 2.6 模型评价指标与评估方法 | 第26-29页 |
| 第三章 数据处理 | 第29-33页 |
| 3.1 数据来源 | 第29页 |
| 3.2 数据抽取 | 第29-31页 |
| 3.3 数据预处理 | 第31-33页 |
| 第四章 川崎病辅助诊断模型与评估 | 第33-44页 |
| 4.1 数据集描述 | 第33-35页 |
| 4.2 建立辅助诊断模型 | 第35-40页 |
| 4.3 分类模型性能评估 | 第40-44页 |
| 第五章 川崎病辅助诊断系统 | 第44-49页 |
| 5.1 系统概要设计 | 第44-45页 |
| 5.2 系统详细设计及测试 | 第45-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-52页 |
| 6.1 主要工作 | 第49页 |
| 6.2 主要创新点 | 第49-50页 |
| 6.3 研究局限性 | 第50页 |
| 6.4 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 文献综述 | 第56-65页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第66页 |
