改进的贝叶斯网络算法在亚健康分析中的应用研究

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改进的贝叶斯网络算法在亚健康分析中的应用研究

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改进的贝叶斯网络算法在亚健康分析中的应用研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
1 绪论	第8-14页
· 研究背景与意义	第8页
· 国内外研究现状	第8-10页
· 亚健康状态的研究现状	第8-9页
· 贝叶斯网络国内外研究现状	第9-10页
· 贝叶斯网络的应用领域	第10-11页
· 论文的主要工作与章节组织	第11-14页
2 贝叶斯网络介绍及算法研究	第14-22页
· 基础知识介绍	第14-16页
· 贝叶斯网络概念	第14-15页
· 贝叶斯网络的特点	第15-16页
· 贝叶斯网络的构造	第16页
· 贝叶斯网络基本算法学习	第16-17页
· 完整数据条件下贝叶斯网络的参数学习	第17-20页
· 最大似然估计方法	第18页
· 贝叶斯方法	第18-19页
· K2算法	第19-20页
· 信息论	第20-21页
· 本章小结	第21-22页
3 改进的贝叶斯学习算法及应用	第22-26页
· K2算法的改进	第22-23页
· 基于信息论的改进	第22页
· BIC评分	第22-23页
· 算法仿真	第23-24页
· 小数据集下的数据处理	第24-25页
· 本章小结	第25-26页
4 贝叶斯网络推理算法	第26-42页
· 相关概念介绍	第26-27页
· 联合树算法	第27-31页
· 高效联合树算法	第31-41页
· 简化结构算法	第32-34页
· 信息传播改进	第34-38页
· 高效联合树算法	第38-41页
· 本章小结	第41-42页
5 亚健康状态的预测分析	第42-48页
· 诊断方案	第42-43页
· 预测模型	第43-45页
· 确定网络变量	第43-44页
· 模型建立	第44-45页
· 预测分析	第45-47页
· 本章小结	第47-48页
6 总结与展望	第48-50页
· 工作总结	第48-49页
· 工作展望	第49-50页
参考文献	第50-54页
致谢	第54-56页
作者在读硕士期间发表的研究成果	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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