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某大型综合医院神经外科手术患者医院感染模型与预测研究

论文目录

摘要	第5-8页
Abstract	第8-11页
1. 引言	第14-18页
1.1 选题意义	第14页
1.2 研究现状	第14-16页
1.3 本文要解决的问题及意义	第16-18页
2. 基本理论概述	第18-26页
2.1 多元 logistic 回归模型	第18-22页
2.1.1 基本定义	第18-20页
2.1.2 基本理论	第20页
2.1.3 模型的建立与检验方法	第20-22页
2.2 粗糙集属性约简与支持向量机理论	第22-24页
2.2.1 粗糙集基本理论	第22-23页
2.2.2 Johnson 约简算法	第23页
2.2.3 支持向量机理论	第23-24页
2.3 人工神经网络模型	第24-26页
2.3.1 人工神经网络定义	第24页
2.3.2 人工神经网络的构筑理念及特征	第24-25页
2.3.3 BP 神经网络	第25页
2.3.4 神经网络的实际应用	第25-26页
3 神经外科手术患者医院感染危险因素分析与模型预测研究	第26-60页
3.1 数据的采集和预处理	第26-27页
3.1.1 数据采集	第26页
3.1.2 数据的预处理	第26-27页
3.2 基本情况描述分析	第27-30页
3.2.1 感染部位统计	第28页
3.2.2 检出病原菌统计	第28-29页
3.2.3 讨论	第29-30页
3.3 危险因素分析	第30-39页
3.3.1 纳入手术次数的危险因素分析	第30-33页
3.3.1.1 单因素分析结果	第30-32页
3.3.1.2 多因素分析结果	第32-33页
3.3.2 一次手术患者的危险因素分析	第33-35页
3.3.2.1 单因素分析结果	第33-34页
3.3.2.2 多因素分析结果	第34-35页
3.3.3 两次手术患者的危险因素分析	第35-37页
3.3.3.1 单因素分析结果	第35-37页
3.3.3.2 多因素分析结果	第37页
3.3.4 结果讨论	第37-39页
3.4 医院感染风险预测	第39-57页
3.4.1 纳入手术次数的医院感染风险预测	第39-46页
3.4.1.1 多元 Logistic 回归分析	第39-43页
3.4.1.2 粗糙集、属性约简与 SVM 分析	第43-45页
3.4.1.2.1 属性约简结果	第43页
3.4.1.2.2 分类结果	第43-45页
3.4.1.3 BP 神经网络模型分析	第45-46页
3.4.2 一次手术患者的医院感染风险预测	第46-52页
3.4.2.1 多元 Logistic 回归分析	第46-49页
3.4.2.2 粗糙集属性约简与 SVM 分析	第49-51页
3.4.2.2.1 属性约简结果	第49页
3.4.2.2.2 分类结果	第49-51页
3.4.2.3 BP 神经网络模型	第51-52页
3.4.3 两次手术患者的医院感染风险预测	第52-57页
3.4.3.1 多元 Logistic 回归分析	第52-54页
3.4.3.2 粗糙集属性约简与 SVM 分析	第54-56页
3.4.3.2.1 属性约简结果	第54-55页
3.4.3.2.2 分类结果	第55-56页
3.4.3.3 BP 神经网络分类结果	第56-57页
3.5 模型结果的对比和讨论	第57-60页
4．讨论	第60-62页
4.1 本文创新点	第60页
4.2 本文的不足及未来的工作	第60-62页
参考文献	第62-66页
附录	第66-74页
致谢	第74-76页
个人简历	第76页
发表的学术论文	第76-77页

论文编号BS3693589，这篇论文共77页会员购买按0.35元/页下载，共需支付26.95元。直接购买按0.5元/页下载，共需要支付38.5元。

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