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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于数据挖掘的孕期高血压研究
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基于数据挖掘的孕期高血压研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景及研究意义第9-10页
    1.2 研究现状第10-12页
    1.3 论文主要研究工作及安排第12-13页
第二章 孕期高血压及数据挖掘简介第13-25页
    2.1 妊娠高血压概述第13-17页
        2.1.1 妊娠高血压发病机制探讨第14页
        2.1.2 妊娠高血压临床表现第14-16页
        2.1.3 妊娠高血压的诊断与治疗第16-17页
    2.2 数据挖掘简介第17-20页
        2.2.1 分类与回归第18-19页
        2.2.2 关联规则第19页
        2.2.3 聚类分析第19-20页
    2.3 数据挖掘流程第20-24页
        2.3.1 数据预处理第21-22页
        2.3.2 建模分析第22-23页
        2.3.3 模型评价第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第三章 孕期高血压数据挖掘第25-42页
    3.1 数据集与预处理第25-30页
        3.1.1 数据来源第25-26页
        3.1.2 数据预处理第26-27页
        3.1.3 特征选择第27-30页
        3.1.4 实验环境简介第30页
    3.2 随机森林算法第30-35页
        3.2.1 随机森林简介第30-32页
        3.2.2 随机森林建模流程第32-33页
        3.2.3 随机森林模型参数第33页
        3.2.4 随机森林模型性能分析第33-35页
    3.3 Xgboost算法第35-41页
        3.3.1 XGBoost原理简介第35-37页
        3.3.2 XGBoost的优点第37-38页
        3.3.3 XGBoost建模流程第38页
        3.3.4 XGBoost算法参数第38-39页
        3.3.5 XgBoost模型性能分析第39-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第四章 基于融合模型的孕期高血压研究第42-48页
    4.1 集成学习概述第42-44页
    4.2 融合模型建模流程第44-46页
    4.3 融合模型的性能分析第46-47页
    4.4 本章小结第47-48页
第五章 基于java web的孕期数据采集预测系统实现第48-62页
    5.1 Web开发简介第48-49页
    5.2 开发工具及使用技术简介第49-52页
        5.2.1 开发工具第49页
        5.2.2 前端页面技术第49-50页
        5.2.3 服务器端技术简介第50-52页
    5.3 系统的设计与实现第52-56页
    5.4 孕期数据采集系统功能展示第56-61页
        5.4.1 用户注册与登录第56-57页
        5.4.2 查看任务列表第57-58页
        5.4.3 病人信息录入与查看第58-60页
        5.4.4 管理员界面第60-61页
    5.5 本章小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-63页
参考文献第63-66页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第66-67页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第67-68页
致谢第68页

 
 
论文编号BS4338228,这篇论文共68
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