| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 临床领域研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 机器学习领域研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第18-19页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第19-20页 |
| 2 相关理论知识及技术 | 第20-35页 |
| 2.1 Fuzzy ARTMAP神经网络 | 第20-29页 |
| 2.1.1 自适应共振理论ART | 第20-23页 |
| 2.1.2 模糊理论 | 第23-24页 |
| 2.1.3 Fuzzy ARTMAP神经网络 | 第24-29页 |
| 2.2 决策树 | 第29-34页 |
| 2.2.1 决策树概述 | 第29-31页 |
| 2.2.2 CART | 第31-34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 ICU患者生死预测研究基础 | 第35-46页 |
| 3.1 实验数据 | 第35-39页 |
| 3.1.1 数据集来源 | 第35页 |
| 3.1.2 原始数据分析 | 第35-39页 |
| 3.2 核心算法 | 第39-42页 |
| 3.2.1 数据预处理 | 第39-40页 |
| 3.2.2 特征提取算法 | 第40页 |
| 3.2.3 预测算法 | 第40-42页 |
| 3.3 预测结果的评估方法 | 第42-44页 |
| 3.3.1 预测效果评估 | 第43-44页 |
| 3.3.2 统计评估 | 第44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 4 基于Fuzzy ARTMAP的ICU患者生死预测实现 | 第46-57页 |
| 4.1 数据预处理 | 第46-50页 |
| 4.1.1 正常值填充 | 第47-48页 |
| 4.1.2 均值填充 | 第48-49页 |
| 4.1.3 二值填充 | 第49-50页 |
| 4.2 特征提取 | 第50-52页 |
| 4.3 实验结果 | 第52-56页 |
| 4.3.1 实验结果 | 第52-54页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 基于FAM-CART的ICU生死预测实现 | 第57-62页 |
| 5.1 实验结果 | 第57-59页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第59-61页 |
| 5.3 实验总结 | 第61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 工作总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录A | 第67-69页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第69-71页 |
| 学位论文数据集 | 第71页 |