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基于极值随机森林的慢性胃炎中医问诊证候分类研究

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基于极值随机森林的慢性胃炎中医问诊证候分类研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-9页
第1章 引言第9-18页
  · 课题背景及来源第9-11页
  · 课题研究意义和应用前景第11页
  · 国内外研究第11-16页
    · 决策树建模学习的研究现状第12-13页
    · 随机森林建模学习的研究现状第13-15页
    · 决策树及随机森林在中医辨证上的的应用第15-16页
  · 本文工作与章节安排第16-18页
第2章 决策树和随机森林建模基础第18-34页
  · 决策树算法的基本概念第18-19页
  · 决策树相关定义和公式第19-21页
  · 决策树建模第21-27页
    · ID3算法第21-22页
    · C4.5算法第22-24页
    · SLIQ算法第24-26页
    · SPRINT算法第26页
    · Public算法第26-27页
  · 模型的优化方法第27页
  · 随机森林模型第27-31页
    · 随机森林的原理第28-30页
    · 随机森林的收敛性和泛化误差第30-31页
  · 慢性胃炎中医问诊数据第31-32页
  · 本章节小结第32-34页
第3章 基于极值随机森林的中医证候模型的建立第34-52页
  · 极值随机森林算法简介第34-37页
  · 模型特性第37-39页
    · 几何模型第37-38页
    · 核模型第38-39页
  · 参数的影响第39-43页
  · 多标记性能评价指标第43-44页
  · ERF在中医慢性胃炎中的应用第44-48页
  · ERF算法在中医慢性胃炎数据中的规则说明第48-51页
  · 本章节小结第51-52页
第4章 慢性胃炎中医证型症状的分布第52-68页
  · 各证型症状重要性分析第52-59页
    · 脾胃湿热证中症状重要性分析第52-53页
    · 湿浊中阻证中症状重要性分析第53-54页
    · 脾胃气虚证中症状重要性分析第54-56页
    · 脾胃虚寒中症状重要性分析第56-57页
    · 肝气郁滞证中症状重要性分析第57-58页
    · 肝胃郁热证中症状重要性分析第58-59页
  · 慢性胃炎中医证型的症状分布解释第59-67页
    · 脾胃湿热证及其相关证型的症状分布第59-60页
    · 湿浊中阻证及其相关证型的症状分布第60-62页
    · 脾胃气虚证及其相关证型的症状分布第62-63页
    · 脾胃虚寒证及其相关证型的症状分布第63-64页
    · 肝气郁滞证及其相关证型的症状分布第64-65页
    · 肝胃郁热证及其相关证型的症状分布第65-67页
  · 本章小结第67-68页
第5章 总结和展望第68-70页
  · 本文工作总结第68页
  · 研究前景第68-70页
参考文献第70-75页
致谢第75-76页
攻读硕士期间成果第76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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