胸痛三联征计算机辅助诊断研究

目录

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第一章 绪论

1.研究背景与意义

2.研究现状

2.1 分类算法应用于胸痛三联征现状

2.2 数据分类问题现状

2.3 分类方法与特征选择方法现状

3.本文的工作

4.本文的组织结构

第二章 基础知识及数据集概述

1.支持向量机算法概述

1.1 SVM算法

1.2 核函数

2.特征选择概述

2.1 特征选择与特征提取

2.2 子集搜索与评价

3.1 数据收集与预处理

3.2 数据描述性统计

4.本章小结

第三章 基于CS优化SVM应用于胸痛三联征的分类研究

1.引言

2.方法概述

2.1 CS算法

2.2 CS优化SVM参数步骤

3.仿真实验

3.1 实验一：基于平衡数据CS-SVM的性能

3.2 实验二：基于非平衡数据不同分类算法性能对比

4.本章小结

第四章 混合特征选择方法在胸痛三联征数据集上的应用研究

1.引言

2.方法概述

2.1 信息增益率

2.2 支持向量机递归特征消除

2.3 混合特征选择

3.仿真实验

3.1 实验数据

3.2 实验一：混合特征选择应用于公开数据集

3.3 实验二：混合特征选择应用于胸痛三联征数据集

4.本章小结

第五章 总结与展望

1.研究总结

2.创新之处

3.不足之处与展望

参考文献

文献综述

综述参考文献

致谢

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开题、中期及学位论文答辩委员组成