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J-GLOBAL ID：201702256148274750   整理番号：17A0142912

報告ベースsubhealthデータの特徴選択と分類法の比較【Powered by NICT】

Comparing of feature selection and classification methods on report-based subhealth data

著者 (9件)： Li Huang (Guangdong Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine, Guangzhou, 510000 China) ,  Shixing Yan (Data Center of TCM, China Academy of Chinese Medical Science, Beijing, 100700, China) ,  Jiamin Yuan (Guangdong Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine, Guangzhou, 510000 China) ,  Zhiya Zuo (Data Center of TCM, China Academy of Chinese Medical Science, Beijing, 100700, China) ,  Fuping Xu (Guangdong Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine, Guangzhou, 510000 China) ,  Yanzhao Lin (Guangdong Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine, Guangzhou, 510000 China) ,  Mary Qu Yang (University of Arkansas at Little Rock, United States) ,  Zhimin Yang (Guangdong Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine, Guangzhou, 510000 China) ,  Li Guo-Zheng (Data Center of TCM, China Academy of Chinese Medical Science, Beijing, 100700, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BIBM  ページ： 1356-1358  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 部分健康は健康と疾患状態の間の状態,競争と現代生活の急速と共に生きる人々間で共通である。現在,未病患者を診断するための統一アプローチされていない。アンケートの使用,自己申告は健康状態を評価するための最も一般的な方法の一つである。アンケートは,質問400から構成されているが,人々は忍耐を失うと考えられる。未病関連質問をマイニングし,部分健康状態同定と分類研究プロジェクトから収集した自己報告データに基づく分類提案を提供するために機械学習手法を提案した。最も効果的なマイニング手法を研究するために,四種類の特徴選択手法は質問の間の内部関係を発見に適用し,四種類の教師つき学習分類器は特異的診断タスクに最も関連する問題を研究した。実験結果は,人工神経回路網が最良の性能を達成し,最終診断精度は最も関連する問題20の84.07%に達することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  機械学習 ,  アンケート ,  教師つき学習 ,  高速度 ,  *特徴選択 ,  患者
準シソーラス用語： 診断精度 ,  健康状態 ,  自己報告 ,  未病 ,  健康 ,  *分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 公衆衛生  (GB02000X) ,  産業衛生,産業災害  (GB05000S) ,  人間に対する影響  (EE04050V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 報告 ,  特徴選択 ,  分類法