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基于BP神经网络的心血管病预测系统的研究与实现
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基于BP神经网络的心血管病预测系统的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-14页
　　1.1 研究背景与意义第8-10页
　　　　1.1.1 研究背景第8-9页
　　　　1.1.2 研究意义第9-10页
　　1.2 国内外研究现状第10-11页
　　　　1.2.1 心血管疾病预测的研究现状第10-11页
　　　　1.2.2 BP神经网络算法研究现状及应用概况第11页
　　1.3 主要工作第11-12页
　　1.4 组织结构第12-13页
　　1.5 本章总结第13-14页
第二章 疾病预测系统相关研究理论基础第14-24页
　　2.1 疾病预测的基本过程分析第14页
　　2.2 人工神经网络第14-16页
　　　　2.2.1 人工神经元构造第14-15页
　　　　2.2.2 激活函数第15-16页
　　　　2.2.3 神经网络的一般模型第16页
　　2.3 BP神经网络概述与建立第16-20页
　　　　2.3.1 BP神经网络的基本概念第16-18页
　　　　2.3.2 BP神经网络的训练过程的实现算法第18-19页
　　　　2.3.3 BP神经网络的优点第19-20页
　　2.4 属性简约模型研究第20-23页
　　　　2.4.1 特征选择关键技术的研究第21-22页
　　　　2.4.2 融合封装和过滤的特征选择算法第22-23页
　　2.5 本章小结第23-24页
第三章 基于BP神经网络的疾病预测模型研究第24-34页
　　3.1 疾病预测模型的研究与对比第24-28页
　　　　3.1.1 回归预测法第24-25页
　　　　3.1.2 马尔柯夫(Markov)预测法第25页
　　　　3.1.3 基于时间序列的分析预测方法第25-27页
　　　　3.1.4 基于灰色系统理论的预测方法第27-28页
　　3.2 基于BP神经网络的疾病预测模型第28-33页
　　　　3.2.1 BP神经网络疾病预测过程和框架第28-29页
　　　　3.2.2 构建心血管疾病BP神经网络模型第29-33页
　　3.3 模型对比第33页
　　3.4 本章小结第33-34页
第四章 疾病预测系统设计与研究第34-43页
　　4.1 疾病预测系统可行性分析第34-35页
　　4.2 疾病预测系统功能需求分析第35-36页
　　4.3 面向心血管病预测系统总体设计第36-39页
　　4.4 系统功能模块设计与实现第39-40页
　　4.5 系统数据库设计第40-42页
　　4.6 本章小结第42-43页
第五章 疾病预测系统环境及应用第43-46页
　　5.1 系统实现环境第43页
　　5.2 系统各子模块的应用第43-45页
　　5.3 本章小结第45-46页
第六章 总结与展望第46-47页
　　6.1 总结第46页
　　6.2 展望第46-47页
参考文献第47-50页
致谢第50-51页
攻读硕士期间发表的学术论文第51页

本篇论文共51页，点击这进入下载页面。
 
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