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J-GLOBAL ID:201502210478444391   整理番号:15A0783462

医学知識ベースシステムおよび知識ベースシステムに対するアンサンブル学習の新しいアルゴリズム:ハイブリッドBayesコンピューティング(多項式ロジスティック回帰事例ベースC5.0混合分類および回帰木)

A NEW ALGORITHM OF ENSEMBLE LEARNING FOR MEDICAL KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS AND KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS: HYBRID BAYESIAN COMPUTING (MULTINOMIAL LOGISTIC REGRESSION CASE-BASED C5.0-MIXED CLASSIFICATION AND REGRESSION TREE)
著者 (2件):
資料名:
巻: 11  号:ページ: 965-971  発行年: 2015年06月 
JST資料番号: F1199A  ISSN: 1349-4198  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,”医療知識ベースシステムおよび知識ベースシステム(KBS)に対してBayes混合確率分布-CBR(事例ベース推論)-C5.0-CART(分類および回帰木法)と称するアンサンブル学習に基づく新しいアルゴリズムをいかに構築し,適用するか?”の質問に答えることを試みた。本研究で見出した事は,KBSの推論エンジンに対して開発したBayes混合確率分布-C5.0-CARTの新しいアルゴリズムであった。提案したアルゴリズムを,F-cell,HbA2およびサラセミア患者の封入体を含むサラセミアデータ集合に適用した。これらは,サラセミア診断の専門家である医師および科学者から収集した。将来において,本アルゴリズムおよび新しく収集したデータ集合をグラフ理論と組合せ,ディジタル画像処理および画像処理に対するRamseyグラフBayes-混合確率分布と称する新しい理論を作成する。(翻訳著者抄録)
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分類 (2件):
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人工知能  ,  統計学 
引用文献 (14件):
  • P. Paokanta, DBNs-BLR (MCMC)-GAs-KNN: A novel framework of hybrid system for Thalassemia expert system, Lecture Notes in Computer Science, vol.7666, no.4, pp.264-271, 2012.
  • P. Paokanta, M. Ceccarelli, N. Harnpornchai, N. Chakpitak and S. Srichairatanakool, Rule induction for screening Thalassemia using machine learning techniques: C5.0 and CART, ICIC Express Letters, vol.6, no.2, pp.301-306, 2012.
  • P. Paokanta, N. Harnpornchai and M. Ceccarelli, A knowledge creation innovation for web-knowledge-based system using knowledge management, and data and knowledge engineering technology, Proc. of the 15th European Conference on Knowledge Management, Santarem, Potugal, vol.3, pp.1255-1264, 2014.
  • P. Paokanta, N. Harnpornchai, N. Chakpitak, S. Srichairatanakool and M. Ceccarelli, Knowledge and data engineering: Fuzzy approach and genetic algorithms for clustering - Thalassemia of knowledge based diagnosis decision support system, ICIC Express Letters, vol.7, no.2, pp.479-484, 2013.
  • P. Paokanta, A new methodology for web-knowledge-based system using systematic thinking, KM process and data & knowledge engineering technology: FBR-GAs-CBR-05.0-CART, International Journal of Engineering and Technology, vol.5, no.5, pp.4320-4325, 2013.
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