数据挖掘技术在冠心病早期预警系统中的应用研究



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

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