地理环境对血清钾参考值的影响研究 |
论文目录 | | 摘要 | 第1-5页 | Abstract | 第5-10页 | 第1章 绪论 | 第10-16页 | 1.1 研究背景 | 第10-12页 | 1.2 研究进展 | 第12-13页 | 1.3 选题意义与背景 | 第13-14页 | 1.3.1 血清钾简介 | 第13页 | 1.3.2 血清钾的功能 | 第13-14页 | 1.4 研究思路 | 第14-16页 | 第2章 数据收集与整理 | 第16-24页 | 2.1 中国地理环境 | 第16-18页 | 2.1.1 地势地貌特征 | 第16页 | 2.1.2 气象条件 | 第16-17页 | 2.1.3 土壤条件 | 第17页 | 2.1.4 饮食特点 | 第17-18页 | 2.2 地理指标 | 第18-21页 | 2.2.1 地势因素 | 第18-19页 | 2.2.2 气象因素 | 第19-20页 | 2.2.3 土壤因素 | 第20-21页 | 2.3 食物摄取量因素 | 第21页 | 2.4 医学指标选取 | 第21-24页 | 2.4.1 研究对象 | 第21-22页 | 2.4.2 血清钾浓度指标参考值 | 第22-24页 | 第3章 相关分析 | 第24-30页 | 3.1 数据分析 | 第24-27页 | 3.1.1 正态分布检验 | 第25-26页 | 3.1.2 相关分析 | 第26-27页 | 3.2 血清钾浓度与地理指标的关系 | 第27-29页 | 3.2.1 血清钾与地势因素的关系 | 第27页 | 3.2.2 血清钾与气象因素的关系 | 第27-28页 | 3.2.3 血清钾与土壤因素的关系 | 第28-29页 | 3.2.4 血清钾浓度与食物摄取量的关系 | 第29页 | 3.3 小结 | 第29-30页 | 第4章 模型预测 | 第30-42页 | 4.1 地理指标共线性研究 | 第30-31页 | 4.2 岭回归分析 | 第31-34页 | 4.3 神经网络模型 | 第34-37页 | 4.3.1 神经网络简介 | 第34-35页 | 4.3.2 Matlab软件简介 | 第35页 | 4.3.3 关于血清钾神经网络的模型构建 | 第35-37页 | 4.4 支持向量机模型构建 | 第37-40页 | 4.4.1 支持向量机模型简介 | 第37-38页 | 4.4.2 支持向量机各种算法的优缺点 | 第38页 | 4.4.3 支持向量回归算法 | 第38-39页 | 4.4.4 关于血清钾浓度支持向量机结果 | 第39-40页 | 4.5 小结 | 第40-42页 | 第5章 地理分布规律趋势图 | 第42-50页 | 5.1 地理信息系统简介 | 第42页 | 5.2 ArcGIS和地质统计分析 | 第42-45页 | 5.2.1 ArcGIS平台介绍 | 第42-43页 | 5.2.2 地质统计分析 | 第43页 | 5.2.3 克里金插值 | 第43-45页 | 5.3 空间插值分析 | 第45-48页 | 5.3.1 模拟数据的正态分布检验 | 第46页 | 5.3.2 血清钾浓度空间趋势分析 | 第46-47页 | 5.3.3 健康人群血清钾空间分布规律 | 第47-48页 | 5.4 小结 | 第48-50页 | 第6章 血清钾浓度与地理环境关系的综合分析 | 第50-58页 | 6.1 血清钾与地势因素的关系 | 第50-51页 | 6.2 血清钾与气候因素的关系 | 第51-55页 | 6.3 血清钾与土壤环境的关系 | 第55页 | 6.4 血清钾浓度与饮食的关系 | 第55-56页 | 6.5 血清钾浓度的空间分布 | 第56-58页 | 第7章 结论与展望 | 第58-60页 | 7.1 结论 | 第58页 | 7.2 创新 | 第58-59页 | 7.3 展望与不足 | 第59-60页 | 参考文献 | 第60-66页 | 致谢 | 第66-68页 | 攻读硕士期间的科研成果 | 第68页 |
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