南通大学自然科学基金(05Z061)
- 作品数：12 被引量：65H指数：6
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- 基于形式概念分析的不完备电子病历系统粗糙挖掘研究被引量：7
- 2009年
- 形式概念分析与粗糙集理论是近年来获得飞速发展的两种数据挖掘工具。充分利用概念格在形式概念表示和粗糙集在知识约简等方面的独特优势,提出了基于形式概念分析的不完备电子病历系统粗糙挖掘算法(FCRM)。该算法利用决策规则格进行不完备知识的形式概念表示和粗糙正域近似约简,并能较好地提取相应一致的决策规则。最后构建不完备中医电子病历方剂挖掘专家系统,实验结果表明该算法在不完备电子病历系统约简和挖掘方面均具有较好性能。
- 丁卫平顾春华石振国陈建平管致锦
- 关键词：形式概念分析
- 关联规则挖掘Apriori算法的改进及其应用研究被引量：7
- 2008年
- 在分析经典关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种改进的Apriori关联规则算法,并进行该算法的UCI机器学习数据库性能分析和设计电子病历关联规则挖掘应用系统,结果表明该算法在运行速度和挖掘性能上都是高效的.
- 丁卫平
- 关键词：数据挖掘关联规则频繁项目集APRIORI
- 基于粗糙集的属性约简优化算法研究被引量：4
- 2008年
- 属性约简是粗糙集理论中一个核心研究问题,在对粗糙集中属性约简相关理论研究的基础上,提出了一种新的基于属性重要性和依赖性相结合的GENRED_GROWTH属性约简算法.并通过CUI机器学习数据集测试实验,验证了该算法的有效性.
- 丁卫平邓伟管致锦
- 关键词：粗糙集属性约简属性重要度数据挖掘
- 模糊逻辑推理在电子病历智能辅助诊断系统中的应用研究
- 本文将模糊逻辑推理的思想应用于电子病历系统的知识表示和智能推理,在辅助诊断时,根据病人病症进行模糊推理,给出确信度,供医生参考。文章并用模糊逻辑推理方法在电子病历系统中进行室性早搏的实时自动检测实验,结果表明该方法能帮助...
- 丁卫平董建成祁恒
- 关键词：模糊逻辑电子病历
- 文献传递
- 基于关联规则的电子病历挖掘算法研究与应用被引量：19
- 2007年
- 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。
- 丁卫平祁恒董建成管致锦
- 关键词：数据挖掘关联规则数据仓库电子病历
- 一种基于约束关系的电子病历图像分割核聚类算法被引量：2
- 2007年
- 针对电子病历中图像分割问题,提出了基于约束关系的改进核聚类算法,该算法通过引入约束关系在图像分割前进行修正,从而提高图像分割效果。该核聚类算法在MR I中电子病历图像分割实验的结果表明,施加约束关系的核聚类算法能有效地解决电子病历图像中含噪声以及灰度不均匀等问题,具有一定的鲁棒性和较好的图像分割效果。
- 丁卫平邓伟
- 关键词：核聚类电子病历图像分割鲁棒性
- 一种基于事务规则树的高效关联规则挖掘算法被引量：6
- 2007年
- 提出了基于事务规则树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,可直接求出所有无冗余的关联规则;将FG算法与其他算法进行实验比较,结果表明,FG算法在效率上优于其他算法,是有效的、可行的关联规则挖掘算法。
- 丁卫平施诠管致锦
- 关键词：数据挖掘关联规则
- 模糊逻辑推理在电子病历智能辅助诊断系统中的应用研究被引量：7
- 2006年
- 文章将模糊逻辑推理的思想应用于电子病历系统的知识表示和智能推理,在辅助诊断时,根据病人病症进行模糊推理,给出确信度,供医生参考.并用模糊逻辑推理方法在电子病历系统中进行室性早搏的实时自动检测实验,结果表明该方法能帮助医生准确思维,达到有效地降低误诊误治率和减少医疗费用的双重目的.
- 丁卫平顾卫江董建成祁恒
- 关键词：模糊逻辑电子病历
- 基于粗糙度的近似概念格动态分类集成学习模型研究与应用被引量：1
- 2010年
- 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。
- 丁卫平王建东朱浩管致锦施佺
- 关键词：粗糙度
- 基于Rough Sets的中医指症挖掘研究与应用被引量：2
- 2008年
- 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。
- 丁卫平管致锦顾春华
- 关键词：ROUGHSETS属性约简数据挖掘
