心电信号预测冠心病的粗糙集方法

应用粗糙集理论对心电图波形所蕴涵的大量信息进行处理，目的是评价心电信号实测指标与冠心病的关系。通过对心电图导联I中采集的心电信号进行属性约简，降低决策表的冗余性，提取用于判别冠心病的重要属性和诊断规则。实例分析表明，粗糙集理论应用于心电信号分析，可得到清晰简明的诊断规则，有助于冠心病的临床诊断。     

心脏超声诊断数据挖掘尝试--粗糙集理论运用

本文的目的是要寻找心脏超声实测指标与心脏病变类型的关系,以建立模型,协助临床医生更科学更准确地进行诊断。但超声实测数据函数关系复杂,难以用传统的统计方法进行分析。因此本文采用粗糙集理论挖掘心脏超声实测指标与心脏病变类型的规则。结果把挖掘出的规则应用到心脏超声诊断上,取得了令人满意的效果。     

粗糙集在构建骨肿瘤辅助诊断知识库的应用研究

在骨肿瘤辅助诊断专家系统研究中，知识库的建立是一直困扰系统建立的瓶颈问题，知识库的好坏不仅影响到后续推理过程，而且还对诊断的精度有着很大的影响。本文使用基于粗糙集理论的数据挖掘技术，对已确诊病例资料数据库进行数据分析，建立骨肿瘤与患者临床表现之间的推理关系，并结合医生的临床实践，最终形成一个比较完备的辅助诊断知识数据库，为后续的推理、解释程序打下良好的基础。     

试论中医诊断的数理智能化

中医诊断的客观化研究是中医现代化研究的内容之一.证是中医对患者病状所做出的临床诊断,由于历史的原因,中医证的诊断缺乏客观化的标难,这使得经验成了中医临床实践中的"游灵",让人难以把握.     

基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取

提出一种基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取算法,利用相似性聚类方法自动获取模糊隶属函数,将连续属性表示成模糊值,通过定义模糊相似关系和模糊相似类给出了变精度粗糙-模糊模型的近似表示,并引入蚁群算法求取模糊相似关系下的属性约简,进行诊断知识的获取。将其应用于精对苯二甲酸生产过程尾氧浓度故障诊断知识获取中,结果表明:该算法可以从故障数据中提取更客观有效的诊断规则,在实际故障诊断中具有很好的应用价值。     

基于粒度计算的特征选择方法

从粒度计算的划分模型出发,重新定义了相容决策表的约简,并给出了一种新的基于粒度计算的属性约简算法.该算法以信息熵作为启发信息,通过逐渐增加属性构成条件属性集相对于决策属性的约简,再通过删除约简中的所有不必要属性,得到最小约简.该算法有效地降低了计算属性约简的时间复杂度,可以用于较大规模数据集的特征选择.在5个公开的基因表达数据集上的实验证明了该算法能找到高区分能力的特征子集.     

粗糙几何及其在脱机手写数字识别中的应用

粗糙几何学将粗糙集理论应用于几何学之中,利用图形的上近似变换,在更粗糙的粒度上构造并分析几何图形.本文着重介绍了粗糙几何学的研究动机和理论基础,同时将其应用于脱机手写数字识别,并对粗糙几何未来的研究方向进行了展望.     

基于免疫机制的智能反垃圾邮件过滤器的研究

针对传统的反垃圾邮件过滤技术不能有效识别未知特征及变异特征的问题,本文借用人工免疫系统的一些原理,通过引入诸如自体耐受、免疫识别、免疫学习、免疫记忆和协同刺激等机制,结合智能决策的思想,运用粗糙集理论提取特征集,更新特征库,提出了一个基于免疫功能的智能反垃圾邮件过滤器.仿真试验表明,该方法能够有效地降低误报率,具有较好的使用效果.     

基于数据挖掘技术的护理学研究现状

<正>随着科学技术的发展和大数据时代的到来,数据挖掘技术作为一种新兴的数据分析方法,已广泛应用于医疗、护理、药学等各个领域。基于数据挖掘技术的护理学研究,用于解决临床护理、护理教学、护理管理等实际工作中的问题,不失为一个护理研究的新方法和新视角。数据挖掘技术是从数据库中发现知识的一个重要方法,是一种从大型数据集中挖掘信息的技术,主要用于发现有关数据中未知的关系和模式。在医护药行业应用时需建立在统计分     

论中药复方缓控释制剂随方同步/异步释放行为评价模式的创新与商建

中药缓控释制剂的体外释放行为评价一直是制约中药缓控释制剂发展的难点问题与热点问题,为从整体角度对中药复方缓控释制剂的体外释放行为进行评价,在回顾分析现有评价模式利弊的基础上,借鉴多元校正灰色分析计量原理,前瞻性地提出了基于“物质粗糙集”的中药复方缓控释制剂随方同步/异步释放行为评价模式,以合理评价制剂释放过程复方化学物质总量的动态变化特征,建立符合中药复方复杂特点的缓控释制剂释放行为评价模式。