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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于智能融合模型的心脏病急救决策鲁棒性研究
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基于智能融合模型的心脏病急救决策鲁棒性研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-19页
   ·论文的选题背景第9-12页
   ·选题意义与关键科学问题第12-14页
   ·论文结构安排与主要创新点第14-19页
第二章 相关研究现状与评述第19-39页
   ·引言第19-20页
   ·复杂医疗系统行为级问题研究第20-25页
   ·复杂医疗急救系统鲁棒性特征研究第25-30页
   ·复杂医疗系统逻辑级问题研究第30-36页
   ·研究现状评述第36-39页
第三章 心脏病急救决策信息状态空间及其描述第39-77页
   ·引言第39页
   ·心脏病急救决策系统及其状态空间第39-48页
   ·心脏病急救决策数据空间框架第48-61页
   ·心脏病急救推理空间的动态性能第61-71页
   ·心脏病急救决策的鲁棒性第71-75页
   ·鲁棒性约束条件第75-76页
   ·小结第76-77页
第四章 同态推理空间下的互信息属性特征建模第77-99页
   ·引言第77-78页
   ·同态下的属性特征选择及互信息第78-82页
   ·同态推理空间中的互信息判据第82-87页
   ·基于互信息的属性特征选择模型第87-92页
   ·同态下的鲁棒属性特征选择模型第92-98页
   ·小结第98-99页
第五章 基于鲁棒性阈值的CBR/RBR 融合推理建模第99-127页
   ·引言第99-100页
   ·CBR-RBR 及其融合推理第100-109页
   ·融合酉空间及矩阵奇异值分解第109-117页
   ·鲁棒阈值方法第117-122页
   ·融合推理策略及步骤第122-125页
   ·小结第125-127页
第六章 基于贝叶斯网络的CBR/RBR 融合推理机制与方法第127-156页
   ·引言第127-128页
   ·不确定信息条件下的推理机制及建模第128-133页
   ·推理模型的贝叶斯网络构建第133-144页
   ·BN-CBR/RBR 推理模型第144-147页
   ·基于多属性决策的BN-CBR/RBR 优化协同第147-154页
   ·小结第154-156页
第七章 实验研究与模型验证第156-188页
   ·引言第156页
   ·实验环境与实验数据第156-161页
   ·互信息属性特征选择实验第161-165页
   ·鲁棒阈值的CBR/RBR 融合实验第165-171页
   ·鲁棒BN-CBR/RBR 模型实验第171-177页
   ·基于Vague 集的BN-CBR/RBR 优化机制实验第177-185页
   ·应用效果分析第185-186页
   ·小结第186-188页
第八章 总结与展望第188-192页
   ·论文研究工作总结第188-190页
   ·研究展望第190-192页
参考文献第192-212页
附录第212-222页
 图目录第212-214页
 表目录第214-216页
 符号说明第216-222页
攻读博士学位期间发表的论文及参加的科研项目第222-224页
致谢第224页

 
 
论文编号BS2248,这篇论文共224
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