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面向维持性血液透析患者的生存分析方法
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面向维持性血液透析患者的生存分析方法
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-17页
　　1.1 研究背景第11-13页
　　1.2 研究意义第13页
　　1.3 国内外研究现状第13-16页
　　1.4 论文内容与组织结构第16-17页
第二章 相关技术第17-37页
　　2.1 生存分析第17-23页
　　　　2.1.1 生存分析基本概念第17-19页
　　　　2.1.2 Cox风险比例模型第19-23页
　　2.2 神经网络与深度学习第23-36页
　　　　2.2.1 传统神经网络第23-27页
　　　　2.2.2 深度学习简介第27-29页
　　　　2.2.3 深度学习核心思想第29-32页
　　　　2.2.4 深度学习常见模型第32-36页
　　2.3 本章小结第36-37页
第三章 数据预处理和数据集构建第37-57页
　　3.1 数据的获取和数据的概览第37-39页
　　3.2 数据预处理第39-46页
　　　　3.2.1 数据规约第39页
　　　　3.2.2 数据清理第39-43页
　　　　3.2.3 数据属性构建第43-46页
　　3.3 数据集构建第46-52页
　　3.4 数据集属性变换第52-56页
　　　　3.4.1 构建哑变量第52-55页
　　　　3.4.2 数据集规范化第55-56页
　　3.5 本章小结第56-57页
第四章 生存分析方法研究第57-69页
　　4.1 传统线性模型分析第57-58页
　　4.2 神经网络非线性可行性第58-61页
　　4.3 模型设计与优化第61-65页
　　　　4.3.1 数据属性关系非线性化第61-62页
　　　　4.3.2 多层神经网络设计第62-64页
　　　　4.3.3 多层神经网络优化第64-65页
　　4.4 评价指标和检验方法第65-68页
　　　　4.4.1 一致性指数（NRI、IDI）R 语言第65-66页
　　　　4.4.2 自助法和保持法第66-68页
　　4.5 本章小结第68-69页
第五章 生存分析比对实验第69-95页
　　5.1 实验环境说明第69-70页
　　5.2 小数据集实验第70-82页
　　　　5.2.1 线性Cox模型实验第70-76页
　　　　5.2.2 深度Cox模型实验第76-81页
　　　　5.2.3 小数据集实验总结第81-82页
　　5.3 大数据集实验第82-94页
　　　　5.3.1 线性Cox模型实验第82-87页
　　　　5.3.2 深度Cox模型实验第87-93页
　　　　5.3.3 大数据集实验总结第93-94页
　　5.4 本章小结第94-95页
第六章 总结与展望第95-97页
　　6.1 总结第95-96页
　　6.2 展望第96-97页
参考文献第97-103页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第103-104页
致谢第104-105页
答辩委员会对论文的评定意见第105页

本篇论文共105页，点击这进入下载页面。
 
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