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贝叶斯网络在大规模医疗数据上的应用研究
引用本文:左春荣,余本功,江澍,李娜,廖海波.贝叶斯网络在大规模医疗数据上的应用研究[J].微电子学与计算机,2008,25(6):112-115.
作者姓名:左春荣  余本功  江澍  李娜  廖海波
作者单位:合肥工业大学,计算机网络系统研究所,安徽,合肥,230009
基金项目:国家自然科学基金 , 合肥工业大学校科研和教改项目
摘    要:针对医院信息系统中积累的大量数据,探讨了采用粗糙集、规则推理、贝叶斯网络相结合的方法基于这类数据进行学习建模.该方法在粗糙集属性约简的基础上,考虑了规则推理的影响,对信息表中的属性列进行压缩,获取最少属性列.基于最少属性的贝叶斯网络模型可以有效降低网络结构的复杂性;同时利用贝叶斯网络实现概率推理.最后进行了实验分析,结果证明该方法快速有效.

关 键 词:数据挖掘  贝叶斯网  粗糙集  规则推理  医疗服务
文章编号:1000-7180(2008)06-0112-04
修稿时间:2007年9月2日

Bayesian Networks for Knowledge Discovery in Large Medical Data Set
ZUO Chun-tong,YU Ben-gong,JIANG Shu,LI Na,LIAO Hai-bo.Bayesian Networks for Knowledge Discovery in Large Medical Data Set[J].Microelectronics & Computer,2008,25(6):112-115.
Authors:ZUO Chun-tong  YU Ben-gong  JIANG Shu  LI Na  LIAO Hai-bo
Abstract:This paper discusses the modeling using the combination of rough sets,rule based reasoning and Bayesian net- work(BN)based on the large amounts of data in hospital information system.On the basis of attributes reduction algo- rithm of rough set,the proposed method takes synthetically into account the influences of rule-based reasoning.The limi- tation of attribute variable in information tables was compressed.The minimal attributes was obtained via the compression of attribute columns.Due to the acquisition of minimal attributes,the complexity of BN structure was largdy decreased; probability reasoning could he realized by BN.The efficiency of this method is validated by the practical examples.
Keywords:data mining  Bayesian networks  rough set  rule based reasoning  medical service
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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