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基于数据挖掘的心血管疾病风险评估模型研究

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基于数据挖掘的心血管疾病风险评估模型研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第一章 绪论第11-15页
  1.1 研究背景和研究意义第11页
  1.2 心血管疾病重要危险因素研究现状第11-12页
  1.3 心血管疾病风险评估模型研究现状第12-13页
  1.4 论文主要工作第13-14页
  1.5 本章小结第14-15页
第二章 课题相关理论知识第15-29页
  2.1 引言第15-16页
    2.1.1 小波变换来源第15-16页
    2.1.2 数据挖掘产生及内涵第16页
  2.2 小波变换算法研究第16-20页
    2.2.1 快速小波变换第16-17页
    2.2.2 小波阈值法第17-19页
    2.2.3 小波包算法第19页
    2.2.4 小波模极大值第19-20页
  2.3 数据挖掘算法研究第20-27页
    2.3.1 慢病风险评估中常用算法第20-22页
    2.3.2 关联规则分析算法第22-25页
    2.3.3 Logistic回归分析算法第25-27页
  2.4 本章小结第27-29页
第三章 心电信号预处理第29-41页
  3.1 引言第29页
  3.2 心电信号特性及噪声分析第29-30页
    3.2.1 工频干扰噪声第29-30页
    3.2.2 基线漂移噪声第30页
    3.2.3 肌电干扰噪声第30页
  3.3 心电信号消噪第30-39页
    3.3.1 数字滤波器第31-32页
    3.3.2 与小波变换相关的消噪算法第32-37页
    3.3.3 基于小波包改进的改进算法第37-39页
  3.4 本章小结第39-41页
第四章 心电信号特征提取关键技术研究第41-51页
  4.1 引言第41页
  4.2 呼吸信号特征提取第41-42页
  4.3 心电信号特征点及特征区间的检测第42-50页
    4.3.1 R波检测及特征提取第44-47页
    4.3.2 QRS波群检测及特征提取第47-49页
    4.3.3 P波和T波检测及特征提取第49-50页
  4.4 本章小结第50-51页
第五章 心血管疾病危险因素分析第51-65页
  5.1 引言第51页
  5.2 临床危险因素总结第51-53页
  5.3 改进Apriori算法实现第53-57页
  5.4 数据一般资料分析第57-61页
  5.5 模型输入预处理第61-62页
  5.6 本章小结第62-65页
第六章 心血管疾病风险评估模型的建立与评价第65-71页
  6.1 引言第65页
  6.2 实验环境搭建第65页
  6.3 模型建立第65-70页
    6.3.1 基于改进Logistic算法建立模型第66-67页
    6.3.2 模型参数辨识第67-70页
  6.4 模型准确性评价第70页
  6.5 本章小结第70-71页
第七章 结论第71-73页
参考文献第73-77页
作者简介第77页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第77-79页
致谢第79-80页

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