| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·问题的提出 | 第10-12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的框架 | 第13-14页 |
| 第二章 新型农村合作医疗 | 第14-18页 |
| ·新型农村合作医疗制度介绍 | 第14-15页 |
| ·新型农村合作医疗制度的实施过程 | 第15-16页 |
| ·建立新型农村合作医疗制度的原则 | 第15-16页 |
| ·新型农村合作医疗制度的筹资和补偿机制 | 第16页 |
| ·新型农村合作医疗基金的管理 | 第16-18页 |
| 第三章 独立成分分析原理和方法 | 第18-34页 |
| ·独立成分分析产生的背景和发展历史 | 第18-20页 |
| ·独立成分分析定义 | 第20-23页 |
| ·独立成分分析原理 | 第23-27页 |
| ·非高斯最大化 | 第24-25页 |
| ·极大似然估计（ML） | 第25-26页 |
| ·互信息极小化 | 第26-27页 |
| ·信息极大化 | 第27页 |
| ·数据的预处理 | 第27-28页 |
| ·变量的中心化 | 第27-28页 |
| ·白化处理 | 第28页 |
| ·独立成分分析算法 | 第28-34页 |
| ·信息最大化算法（Infomax 算法） | 第29-31页 |
| ·FastICA 算法 | 第31-34页 |
| 第四章 新型农村合作医疗基金支出的独立成分分析和预测 | 第34-53页 |
| ·数据来源 | 第35页 |
| ·住院补偿基金的独立成分分析 | 第35-43页 |
| ·数据预处理 | 第35-37页 |
| ·独立成分分析 | 第37-39页 |
| ·各独立成分解释及意义 | 第39-43页 |
| ·住院补偿基金的预测 | 第43-53页 |
| ·支持向量机介绍 | 第44-46页 |
| ·时间序列的支持向量机预测方法 | 第46-47页 |
| ·数据预处理 | 第47-48页 |
| ·样本的 SVR 训练和预测 | 第48-53页 |
| 第五章 结论与展望 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第53-54页 |
| ·研究的局限和展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第58页 |