基于医保费用的分析与异常检测研究

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基于医保费用的分析与异常检测研究

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基于医保费用的分析与异常检测研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章绪论	第9-16页
1.1 研究背景及意义	第9-10页
1.1.1 研究背景	第9页
1.1.2 研究意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-13页
1.2.1 国外研究现状	第10-12页
1.2.2 国内研究现状	第12-13页
1.3 主要贡献与创新	第13-15页
1.4 组织结构	第15-16页
第二章异常检测基础理论及可视化框架	第16-27页
2.1 K-均值聚类算法	第16-20页
2.1.1 K-均值算法基本思想	第17-18页
2.1.2 K-均值算法参数选择	第18页
2.1.3 距离度量和相似性度量选择	第18-20页
2.2 混合高斯模型	第20-21页
2.2.1 高斯分布	第20页
2.2.2 EM算法求解混合高斯模型	第20-21页
2.3 C4.5 决策树算法	第21-23页
2.4 RIPPER算法	第23-24页
2.4.1 RIPPER算法的基本思想	第23-24页
2.4.2 RIPPER算法优缺点分析	第24页
2.5 SPRING MVC框架	第24-25页
2.6 本章小结	第25-27页
第三章数据预处理	第27-39页
3.1 数据选取	第28-29页
3.2 数据清理	第29-32页
3.2.1 缺失值处理	第29-31页
3.2.2 噪声数据处理	第31-32页
3.3 数据规约	第32-35页
3.3.1 维规约	第32-33页
3.3.2 数值压缩	第33-34页
3.3.3 离散化	第34-35页
3.4 特征提取	第35-37页
3.5 本章小结	第37-39页
第四章基于混合高斯模型的异常聚类	第39-53页
4.1 异常定义	第39-41页
4.2 聚类算法评价指标及参数选择	第41-46页
4.2.1 聚类评价指标	第41-43页
4.2.2 聚类参数选择	第43-46页
4.3 基于混合高斯模型聚类分析	第46-51页
4.3.1 数据特征分布	第46-47页
4.3.2 混合高斯模型聚类实验方案	第47-49页
4.3.3 异常阈值设定	第49-51页
4.4 聚类算法对比分析	第51-52页
4.5 本章小结	第52-53页
第五章基于RIPPER算法的规则提取	第53-61页
5.1 规则算法回顾	第53-55页
5.2 规则提取	第55-57页
5.3 引入专家意见	第57-60页
5.4 本章小结	第60-61页
第六章异常检测系统实现	第61-69页
6.1 异常检测系统设计	第61-62页
6.2 规则管理	第62-64页
6.3 异常审核	第64-66页
6.4 透视分析	第66-67页
6.5 系统测试	第67-68页
6.6 本章小结	第68-69页
第七章总结与展望	第69-71页
致谢	第71-72页
参考文献	第72-75页
攻读硕士期间取得的成果	第75-76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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