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基于关联规则的电子病历挖掘算法研究与应用 总被引:5,自引:0,他引:5
采用了一种改进的关联规则快速挖掘算法——FG算法,该算法不需要查找频繁项集.可直接求出所有的无冗余的关联规则。基于电子病历系统历史数据,建立数据仓库,进行了FG关联规则挖掘算法的实验。结果表明该算法优于其他算法,能提取隐含在电子病历系统中未知的有用的信息,为医疗诊断能提供辅助性的决策。 相似文献
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针对中医病历数据库中指症样本维数较大、数据特征和属性冗余量较多等特征,在对Rough Sets基本理论和属性约简算法研究的基础上,提出了将属性频度和属性重要性相结合的GENRED_GROWTH中医指症挖掘算法,并进行了基于GENRED_GROWTH的中医指症挖掘原型系统设计与实现。通过分析和实验结果表明:该算法能较好地进行中医指症属性约简,分类精度较高,并且能抽取中医指症相关诊断规则以辅助医生的诊断和治疗。 相似文献
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本文探索了一种团队导师制下地方高校计算机专业程序设计实践创新能力培养模式,并结合相关课程建立了程序设计实践创新学习网站和辅导交流平台。实践教学结果表明,本文提出的培养模式能有效提高学生程序设计编程创新能力以及分析、解决实际工程项目的技能,增强了地方高校计算机专业学生核心竞争力。 相似文献
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智能计算机辅助教学(Intelligent Computer Assisted Instruction)已成为现代计算机教育发展的一大趋势。本文首先对智能计算机辅助教学的结构和特点进行阐述,然后结合数据结构重点课程建设的实际情况,设计了其智能辅助教学系统,该系统在实际教学环节应用中取得了较好的学习效果,具有较强的适用性和推广价值。 相似文献
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针对基于粒子群的属性约简算法易陷入局部最优、效率不高等问题,充分利用小生境技术在寻求最优解方面优势,提出一种基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法(NCNPSO-IAR)。该算法通过圆锥分层空间构造小生境半径邻域子集向量,避免过多地依赖于先验领域知识生成小生境半径和早熟收敛,始终保持种群多样性,提高算法收敛速度。另外粒子种群在圆锥解空间充分进行约简集子矢量的协同学习,使属性约简集较好收敛到最优集。相关仿真实验表明:该属性约简优化算法是高效和鲁棒的,适用于不完备、含噪音决策表的属性约简。 相似文献
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概念格(Galois格)是一种进行数据分类学习的有效工具,然而建格规模庞大使分类效率和准确率受到较大影响.将粗糙度理论应用到概念格分类问题研究中,提出一种新型的近似概念格动态建格和分类挖掘集成学习模型(CACLR).该模型在粗糙度区间根据样本空间分布构建多个相对独立分布且比较精确的近似概念格分类器,能及时消除建格过程中大量与分类知识无关的节点,有效缩减原格规模,融合得到的分类挖掘集成学习模型,具有较好的粗糙分类精度和知识预测学习能力.最后进行CACLR分类集成学习模型在标准UCI数据集中的对比实验,有效验证了该模型的实用价值. 相似文献
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