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【中文期刊】 孙继佳 邵建华  等 《数理医药学杂志》 2013年5期 539-543页 CA

【摘要】 目的：提出基于领域粗糙集的贝叶斯网络医学数据挖掘模型，探讨肝炎肝硬化的临床分类。方法：根据所收集的355例肝硬化患者临床资料，采用领域粗糙集算法提取与肝炎肝硬化临床分类有关的生物检测指标。然后，运用树增强型贝叶斯分类器构建分类模型进行肝炎肝...

【关键词】 数据挖掘； 领域粗糙集； 树增强贝叶斯网络；

【学位论文】 作者： 王逊 导师：蔡洪斌  电子科技大学  软件工程 软件工程（硕士） 2014年

【摘要】 医学数据挖掘的目的是从大量的医学数据中挖掘出潜在并且有效的知识,信息,模型,关联,变化等,从而帮助医生进行更加快速和准确的诊断。本文主要研究了数据挖掘中关联规则提取和粗糙集理论中的一些关键技术及其在医学图像挖掘中的应用。将医学图像的特征与数...

【关键词】 医学领域； 数据挖掘；

【中文期刊】 熊君丽 许龙飞  《暨南大学学报(自然科学与医学版)》 2003年24卷3期 70-75页 ISTICPKUCA

【摘要】 介绍粗糙集理论在应用理论研究上的新进展,综述粗糙集理论在各相关学科领域的应用成果,并指出其应用前景.

【关键词】 粗糙集； 模糊集； 数据约简；

【中文期刊】 李舒 吴磊  《医学信息学杂志》 2014年35卷8期 39-42页 ISTICCA

【摘要】 介绍几种数据挖掘方法的发展历程,分析其在医学图像处理中的应用及其研究现状,包括关联规则、决策树、人工神经网络、支持向量机、粗糙集等,同时阐述数据挖掘在医学图像分类研究领域存在的问题,希望对研究人员有所借鉴.

【关键词】 数据挖掘； 医学图像分类； 应用；

【中文期刊】 樊敏  《科技资讯》 2009年27期 191页

【摘要】 目前,医院信息系统普遍应用于大中型医院,提高了医务工作者的工作效率,同时也积累了大量的医学数据.采用数据挖掘中的粗糙集理论,人工神经网络算法、决策树算法可以对医院信息系统的大量数据进行分析,发现有用的,潜在的知识为开展高水平医学研究提供了有...

【关键词】 数据挖掘； 医院信息系统； 粗糙集；

【中文期刊】 伍长荣 叶明全  《宿州学院学报》 2008年23卷4期 103-105页

【摘要】 分类是数据挖掘中一个重要的研究领域.针对原始决策表中往往存在大量冗余信息,从而影响决策分类综合性能这一问题,提出了一种基于粗糙集和RBF神经网络的分类模型.该模型在保持训练样本分类质量的情况下,运用属性约简方法对决策表进行约简,得到雏数较小...

【关键词】 粗糙集； 属性约简； RBF神经网络；