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妇幼保健疾病数据挖掘及可视化的研究

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妇幼保健疾病数据挖掘及可视化的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
1 绪论第10-14页
  1.1 研究背景及意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-12页
  1.3 本论文的研究内容第12页
  1.4 本论文的组织结构第12-14页
2 医疗数据挖掘及可视化技术第14-23页
  2.1 医疗数据概述第14-15页
    2.1.1 医疗数据基本概念第14页
    2.1.2 医疗数据主要特征第14-15页
  2.2 医疗数据挖掘第15-18页
    2.2.1 医疗数据挖掘过程第15-16页
    2.2.2 医疗数据挖掘方法第16-17页
    2.2.3 医疗数据挖掘算法第17-18页
  2.3 数据可视化技术第18-22页
    2.3.1 数据可视化流程第18-19页
    2.3.2 数据可视化设计第19-20页
    2.3.3 数据可视化基本图表第20-22页
  2.4 本章小结第22-23页
3 基于全局相似度噪声数据预处理第23-32页
  3.1 数据预处理概述第23-25页
    3.1.1 数据预处理基本概念第23页
    3.1.2 数据预处理的过程第23-24页
    3.1.3 噪声数据预处理第24-25页
  3.2 数据相似度第25-27页
    3.2.1 相似度基本定义第25页
    3.2.2 相似度度量常用方法第25-27页
  3.3 最近邻集的确定第27-28页
    3.3.1 最近邻判定方法第28页
    3.3.2 最近邻集确定方法第28页
  3.4 SNN改进算法第28-30页
    3.4.1 最近邻相似度聚类算法基本步骤第29页
    3.4.2 全局相似度聚类算法第29-30页
  3.5 实验分析第30-31页
  3.6 本章小结第31-32页
4 支持向量机算法概述第32-42页
  4.1 支持向量机技术第32-38页
    4.1.1 最优分类面第32-33页
    4.1.2 线性可分时的二元分类问题第33-37页
    4.1.3 线性不可分时的二元分类问题第37-38页
  4.2 基于KKT条件的增量支持向量机技术第38-41页
    4.2.1 增量学习概述第39页
    4.2.2 基于KKT的增量学习算法第39-41页
  4.3 本章小结第41-42页
5 基于SCW-ISVM妇幼保健疾病数据挖掘第42-54页
  5.1 权值确定方法第42-45页
    5.1.1 样本加权第42-43页
    5.1.2 样本关联度权重法第43-45页
  5.2 算法描述第45-47页
  5.3 实验过程与分析第47-53页
  5.4 本章小结第53-54页
结论第54-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-60页
攻读学位期间的研究成果第60页

本篇论文共60页,点击这进入下载页面
 
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