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计算智能新技术及其生物医学信号分析应用

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计算智能新技术及其生物医学信号分析应用
论文目录
 
摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-12 页
第一章 概述第12-19 页
  · 引言第12-15 页
    · 人工神经网络简介第13-14 页
    · 神经计算研究和智能系统在医学诊断应用中的一些问题第14-15 页
  · 本文的工作第15 页
  参考文献第15-19 页
第二章 前馈神经网络用于医学诊断第19-48 页
  · 概述第19 页
  · 径向基函数网络对膝关节摆动信号的分类研究第19-37 页
    · 膝关节摆动信号简介第19-20 页
    · 膝关节摆动信号的分类和诊断第20-23 页
    · 基于全局特征的膝关节摆动信号分类第23-34 页
    · 基于分段特征的膝关节摆动信号分类第34-36 页
    · 膝关节摆动信号分类小结第36-37 页
  · 多层感知器最优结构的设计第37-40 页
  · 本章小结第40-41 页
  参考文献第41-48 页
第三章 神经网络的线性融合第48-78 页
  · 神经网络集成简介及国际研究现状第48-51 页
  · 神经网络线性融合算法第51-58 页
    · 简单平均(Simple Average)第52 页
    · 感知器平均(Perceptron Average)第52 页
    · 最小均方(Least-Mean-Square)融合第52-53 页
    · 归一化加权平均(Normalized Weighted Average)第53-54 页
    · 自适应线性组合(Adaptive Linear Combination)第54-58 页
  · 实验测试及结果分析第58-73 页
    · 乳腺癌诊断实验第58-60 页
    · 蛋白质亚细胞定位预测实验第60-63 页
    · 乳房组织分类实验第63-67 页
    · 函数逼近实验第67-73 页
  · 本章小结第73 页
  参考文献第73-78 页
第四章 自适应ECG信号滤波和噪声消除系统第78-118 页
  · ECG信号简介第78-85 页
    · 心电图构成第78-82 页
    · ECG信号滤波的意义及国际研究现状第82-85 页
  · 自适应ECG信号滤波系统第85-98 页
    · 系统描述第85-90 页
    · 实验测试第90-91 页
    · 实验结果及分析第91-98 页
  · 自适应ECG噪声消除系统第98-111 页
    · 系统描述第98-105 页
    · 实验测试第105-106 页
    · 实验结果及分析第106-111 页
  · 进一步的讨论第111 页
    · 模板选择选择第111 页
    · 自适应滤波器的参考输入第111 页
  · 本章工作总结和展望第111-112 页
  参考文献第112-118 页
第五章 结束语第118-120 页
  参考文献第119-120 页
致谢第120-122 页
附录1 攻读博士学位期间发表(录用)论文情况第122-125 页
附录2 攻读博士学位期间获奖及学术活动情况第125页

本篇论文共125页,点击这进入下载页面
 
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