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数据挖掘技术在冠心病早期预警系统中的应用研究

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数据挖掘技术在冠心病早期预警系统中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-14页
  1.1 研究背景及意义第10页
  1.2 国内外研究现状第10-12页
  1.3 目前存在的问题和发展趋势第12页
  1.4 论文主要研究内容和本文结构第12-14页
第2章 基于神经网络的冠心病判别算法第14-26页
  2.1 数据挖掘概述第14-18页
    2.1.1 数据挖掘的定义第14页
    2.1.2 数据挖掘的数据对象第14-15页
    2.1.3 数据挖掘的功能第15-16页
    2.1.4 数据挖掘的一般步骤第16-18页
  2.2 神经网络技术第18-21页
    2.2.1 神经网络概述第18页
    2.2.2 反向传播神经网络第18-19页
    2.2.3 人工神经网络的基本数学模型第19-20页
    2.2.4 神经网络训练第20-21页
  2.3 冠心病判别算法第21-25页
    2.3.1 神经网络模型设计第22-24页
    2.3.2 判别算法设计第24-25页
  2.4 小结第25-26页
第3章 基于贝叶斯分析的预警算法第26-33页
  3.1 概率论基础第26-27页
    3.1.1 条件概率和乘法定理第26页
    3.1.2 全概率公式和贝叶斯公式第26-27页
    3.1.3 极大后验假设与极大似然假设第27页
    3.1.4 事件的独立性第27页
  3.2 朴素贝叶斯分类技术第27-29页
    3.2.1 朴素贝叶斯分类模型第27-28页
    3.2.2 朴素贝叶斯分类器的学习和分类第28-29页
  3.3 基于朴素贝叶斯的预警算法第29-31页
    3.3.1 问题分析第29-30页
    3.3.2 预警算法设计第30-31页
  3.4 小结第31-33页
第4章 冠心病早期预警系统设计与实现第33-49页
  4.1 预警系统的需求分析第33-34页
    4.1.1 功能性需求第33页
    4.1.2 非功能性需求第33-34页
    4.1.3 可行性分析第34页
  4.2 预警系统设计第34-35页
  4.3 系统工作流程第35-36页
  4.4 实验数据第36-43页
  4.5 神经网络算法实验第43-44页
  4.6 贝叶斯算法实验第44-47页
  4.7 软件系统测试第47-48页
  4.8 小结第48-49页
第5章 总结与展望第49-50页
  5.1 全文总结第49页
  5.2 工作展望第49-50页
参考文献第50-52页
致谢第52页

本篇论文共52页,点击这进入下载页面
 
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