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面向慢性肾小球肾炎中医证-治-方的机器学习模型研究

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面向慢性肾小球肾炎中医证-治-方的机器学习模型研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-8页
第一章 绪论第14-24页
    1.1 研究工作的背景与意义第14-15页
        1.1.1 研究背景第14-15页
        1.1.2 研究意义第15页
    1.2 国内外研究现状第15-21页
        1.2.1 中医辨证挖掘研究第16-17页
        1.2.2 中医立法挖掘研究第17页
        1.2.3 中医组方挖掘研究第17-19页
        1.2.4 中医智能诊疗系统研究第19-21页
    1.3 本文的主要工作第21-22页
    1.4 论文的结构安排第22-24页
第二章 相关原理与技术第24-36页
    2.1 中医诊疗相关原理第24-25页
        2.1.1 中医辨证论治第24页
        2.1.2 中医组方第24-25页
    2.2 机器学习相关技术第25-35页
        2.2.1 主题模型第25-32页
        2.2.2 协同训练第32-35页
    2.3 本章小结第35-36页
第三章 基于LDA模型的中医辨证辅助决策第36-49页
    3.1 中医医案主题建模第36-39页
        3.1.1 模型生成过程第37-38页
        3.1.2 模型推理和学习第38-39页
    3.2 证候标记第39页
    3.3 证候识别第39-40页
    3.4 实验第40-44页
        3.4.1 实验数据第40-41页
        3.4.2 对比算法第41页
        3.4.3 评价指标第41-42页
        3.4.4 参数设置第42-43页
        3.4.5 实验结果第43-44页
    3.5 实验讨论第44-46页
    3.6 本章小结第46-49页
第四章 基于Tri-training算法的中医治法辅助推荐第49-65页
    4.1 ETT算法第50-54页
        4.1.1 准备工作第50页
        4.1.2 ETP算法第50-53页
        4.1.3 ETT算法的伪代码实现第53-54页
    4.2 分类器差异性学习第54-56页
        4.2.1 CTN网络第54-55页
        4.2.2 多距离损失函数第55-56页
    4.3 实验第56-60页
        4.3.1 实验数据第56-57页
        4.3.2 对比算法第57页
        4.3.3 参数设置第57页
        4.3.4 评价指标第57-58页
        4.3.5 实验结果第58-60页
    4.4 治法推荐第60-62页
    4.5 本章小结第62-65页
第五章 基于主题模型技术的中医组方辅助决策第61-75页
    5.1 “症状-证候-药物”主题模型(SSHTM)第65-68页
        5.1.1 模型生成过程第66页
        5.1.2 模型推理与学习第66-68页
    5.2 基于症状的处方推荐算法第68-70页
    5.3 实验第70-73页
        5.3.1 实验数据第70页
        5.3.2 对比算法第70页
        5.3.3 评价指标第70-71页
        5.3.4 实验结果第71-73页
    5.4 本章小结第73-75页
第六章 中医诊疗辅助决策系统的设计与实现第75-86页
    6.1 需求分析第75页
        6.1.1 业务流程第75页
        6.1.2 系统用例第75页
    6.2 系统设计第75-81页
        6.2.1 系统架构设计第71-78页
        6.2.2 功能模块设计第78-79页
        6.2.3 数据库设计第79-81页
    6.3 系统实现及展示第81-85页
        6.3.1 系统环境及开发工具第81页
        6.3.2 功能实现及性能测试第81-85页
    6.4 本章小结第85-86页
第七章 结束语第86-88页
    7.1 论文工作总结第86页
    7.2 后续工作展望第86-88页
致谢第88-89页
参考文献第89-93页
攻读硕士期间参研项目与研究成果第93页

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