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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于高维不平衡ICU数据的死亡率预测研究
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基于高维不平衡ICU数据的死亡率预测研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
        1.1.1 研究背景第11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 死亡率预测研究现状第12-16页
        1.2.1 传统临床评估系统第12-14页
        1.2.2 基于机器学习的死亡率预测方法第14-16页
    1.3 本文研究内容与组织结构第16-18页
第2章 模型构建的基本理论第18-30页
    2.1 引言第18页
    2.2 死亡率预测建模一般过程第18-20页
    2.3 主成分分析理论第20-25页
        2.3.1 主要思想第21-22页
        2.3.2 主成分变换过程第22-24页
        2.3.3 pca计算分析第24-25页
    2.4 pso理论第25-27页
        2.4.1 pso基本理论第25-26页
        2.4.2 pso实现流程第26-27页
    2.5 svm理论第27-29页
        2.5.1 svm原理第27-28页
        2.5.2 svm分析第28-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第3章 高维不平衡icu数据的预处理和特征提取第30-45页
    3.1 引言第30页
    3.2 icu数据集介绍和特性分析第30-33页
        3.2.1 icu数据集介绍第30-32页
        3.2.2 icu数据特性分析第32-33页
    3.3 预处理第33-39页
        3.3.1 变量选择和特征处理第33-35页
        3.3.2 异常值去除第35页
        3.3.3 归一化第35-36页
        3.3.4 缺失值填补第36-39页
    3.4 改进的代价敏感pca算法第39-44页
        3.4.1 医疗数据的不平衡和高维现象第39-40页
        3.4.2 mcspca的推导过程第40-42页
        3.4.3 mcspca权重系数的确定第42-43页
        3.4.4 mcspca和cspca降维后效果对比第43-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第4章 高维不平衡icu数据的算法优化第45-54页
    4.1 引言第45页
    4.2 支持向量机参数的选择第45-46页
    4.3 常见的参数寻优方法第46-47页
    4.4 参数优化算法第47-53页
        4.4.1 标准粒子群算法及改进算法第47-48页
        4.4.2 混沌理论第48-49页
        4.4.3 种群粒子的混沌初始化第49-50页
        4.4.4 算法早熟收敛判断及跳出机制第50-51页
        4.4.5 混沌粒子群算法实现第51-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第5章 预测模型和实验结果分析第54-63页
    5.1 引言第54页
    5.2 基于高维不平衡icu数据的预测模型第54-57页
        5.2.1 评价指标和模型评估第54-56页
        5.2.2 预测模型实现流程图第56-57页
    5.3 mcspca主成分个数选择结果第57-58页
    5.4 实验结果与分析第58-62页
        5.4.1 不同特征提取方法比较第58-59页
        5.4.2 不同优化算法比较第59-61页
        5.4.3 不同分类器比较第61-62页
    5.5 本章小结第62-63页
结论第63-65页
参考文献第65-70页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第70-71页
致谢第71-72页

 
 
论文编号BS4076612,这篇论文共72
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