| 目录 | 第1-5页 |
| 中文摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| 第一节 研究背景--中医学的特征与困惑 | 第9-12页 |
| 一、 中医理论的人文学科特征 | 第9页 |
| 二、 中医现象的非线性特点 | 第9-10页 |
| 三、 中医临床的经验医学特质 | 第10-11页 |
| 四、 中医现代研究的困惑 | 第11-12页 |
| 第二节 研究意义--方法论的创新是现代中医研究的关键 | 第12-13页 |
| 一、 中医学研究的困境是由于特异性研究方法的不足 | 第12页 |
| 二、 现代中医研究的难点和关键是建立科学研究方法 | 第12-13页 |
| 第三节 研究前提--病证结合是中医研究的切入点 | 第13-17页 |
| 一、 中医辨病与辨证论治的历史沿革 | 第13-15页 |
| 二、 辨病与辨证相结合是中医现代化的必由之路 | 第15-17页 |
| 第四节 研究内容、创新点及研究路线 | 第17-20页 |
| 第二章 神经网络的概念、历史、原理及应用 | 第20-29页 |
| 第一节 人工神经网络概念 | 第20-21页 |
| 第二节 人工神经网络发展 | 第21-22页 |
| 一、 初期阶段及第一次热潮 | 第21页 |
| 二、 人工神经网络发展的萧条期 | 第21-22页 |
| 三、 人工神经网络的第二次热潮 | 第22页 |
| 第三节 人工神经网络的工作原理 | 第22-25页 |
| 第四节 人工神经网络的特征 | 第25-27页 |
| 一、 整体性、系统性和非线性 | 第26页 |
| 二、 自学习、自组织和自适应 | 第26页 |
| 三、 大规模并行处理能力 | 第26页 |
| 四、 极强的容错性和鲁棒性 | 第26-27页 |
| 五、 极强的分类与识别能力 | 第27页 |
| 第五节 人工神经网络的分类 | 第27-28页 |
| 第六节 人工神经网络的应用 | 第28-29页 |
| 第三章 基于自组织竞争神经网络的冠心病证候诊断标准研究 | 第29-55页 |
| 第一节 医案数据挖掘是中医药学研究的重要切入点 | 第29-32页 |
| 一、 中医医案的内容 | 第29页 |
| 二、 中医医案的历史源流 | 第29-30页 |
| 三、 医案是中医药学重要的知识宝库 | 第30-31页 |
| 四、 基于神经网络的中医医案数据挖掘是研究医案的重要方法 | 第31-32页 |
| 第二节 中医证候诊断标准研究是中医科学化的基础 | 第32-34页 |
| 一、 中医证候诊断标准的发展 | 第32-33页 |
| 二、 中医证候诊断标准研究的现状 | 第33页 |
| 三、 中医证候诊断标准研究是中医证本质研究的前提 | 第33-34页 |
| 第三节 借鉴现代医学对诊断标准研究的思想与方法 | 第34-37页 |
| 一、 现代医学诊断标准制定的基本思想 | 第34-36页 |
| 二、 现代医学诊断标准制定的思想和方法对中医研究的启示 | 第36-37页 |
| 第四节 自组织竞争神经网络基本原理 | 第37-39页 |
| 一、 自组织竞争人工神经网络的基本思想 | 第37-38页 |
| 二、 自组织竞争神经网络的概况及算法原理 | 第38-39页 |
| 第五节 应用自组织竞争人工神经网络对冠心病医案的诊断标准数据挖掘 | 第39-55页 |
| 一、 数据的入选标准 | 第39页 |
| 二、 数据的预处理 | 第39-40页 |
| 三、 数据降维处理 | 第40-42页 |
| 四、 自组织人工神经网络对冠心病医案的诊断标准数据挖掘过程 | 第42-44页 |
| 五、 自组织竞争人工神经网络对冠心病医案的诊断标准数据挖掘结果 | 第44-50页 |
| 六、 基于自组织竞争人工神经网络冠心病医案分类结果验证 | 第50-51页 |
| 七、 基于自组织竞争人工神经网络冠心病医案分类结果分析 | 第51-55页 |
| 第四章 基于BP神经网络的冠心病动脉硬化预测模型与指标评估 | 第55-73页 |
| 第一节 中药药效评价方法科学化是呈现中医药科学性的必要条件 | 第55-56页 |
| 一、 中药复方疗效评价的方法学不足 | 第55页 |
| 二、 非线性方法为中药复方疗效评价提供了可能 | 第55-56页 |
| 第二节 疗效评价中结局指标同次要指标的关系 | 第56-57页 |
| 一、 结局指标、次要指标的定义 | 第56-57页 |
| 二、 结局指标、次要指标的优劣 | 第57页 |
| 三、 探讨结局指标、次要指标的关系，为中药评价提供依据 | 第57页 |
| 第三节 中药复方作用模式为“低强度多层网状方式”假说的提出 | 第57-60页 |
| 一、 复杂性科学基本观点与机体的生理、病理状态 | 第58页 |
| 二、 中药复方作用的多层次性 | 第58-59页 |
| 三、 中药复方作用的低强度效应特性 | 第59页 |
| 四、 中药复方多靶点作用构成的网状模式 | 第59-60页 |
| 五、 “低强度多层网状方式”的假说内容 | 第60页 |
| 第四节 反向传播网络(BP)神经网络基本原理 | 第60-64页 |
| 一、 BP网络的结构 | 第60-61页 |
| 二、 BP网络学习规则 | 第61页 |
| 三、 利用LEVENBERG-MARQUARDT算法优化方法求权值变化 | 第61页 |
| 四、 BP神经网络的整个学习过程具体步骤 | 第61-63页 |
| 五、 BP网络的设计分析 | 第63-64页 |
| 第五节 冠心病动脉硬化预测模型建立与指标评估 | 第64-73页 |
| 一、 材料与方法 | 第65-66页 |
| 二、 药效实验结果与讨论 | 第66-67页 |
| 三、 冠心病动脉硬化预测神经网络模型的建立 | 第67-69页 |
| 四、 主动脉AS面积预测神经网络模型的仿真测试 | 第69-70页 |
| 五、 各生化指标对冠心病动脉硬化影响度的评估 | 第70-71页 |
| 六、 冠心病动脉硬化预测模型与指标影响度评估结果的分析与讨论 | 第71-73页 |
| 第五章 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 简历 | 第79-80页 |
