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J-GLOBAL ID：201702274346438652   整理番号：17A1885482

肺結核の知的意思決定におけるデータマイニングの応用研究【JST・京大機械翻訳】

Application of Data Mining in Intelligent Decision of Pulmonary Tuberculosis Diseases

著者 (3件)： Wang Ke (吉林農業大学信息技術学院,吉林長春,130118) ,  Ma Li (吉林農業大学信息技術学院,吉林長春,130118) ,  Chen Guifen (吉林農業大学信息技術学院,吉林長春,130118)
資料名： Jisuanji Celiang yu Kongzhi  (Jisuanji Celiang yu Kongzhi)
巻： 25  号： 7  ページ： 249-252  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3592A  ISSN： 1671-4598  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 単一データマイニング法による肺結核の診断に対する効率が低く、正確性が高くない問題に対して、本研究では北京市昌平区結核病予防治療所、北京市結核病制御研究所の1203例の肺結核患者のアーカイブ資料に対して電子アーカイブを構築した。肺結核の診断モデルを確立するために,ラフ集合とディシジョンツリーを用いて,肺結核の診断システムを構築した。そして,それらの正確さを評価することによって,肺結核の診断モデルを確立した。研究において,ラフ集合とディシジョンツリーを用いて属性縮小を行い,冗長属性57個,残り属性22個を削除し,決定ルール7個を得て,モデルの精度は83.46%であった。未決定の方法と比較して,意思決定規則は128%減少し,モデルの精度は基本的に不変に保たれていることが示されたが,それらの間にはほとんど変化がなかった。研究結果は以下を示す。このアルゴリズムを用いて,モデルの正確さを保証し,時間と空間の複雑さを減少させ,マイニング効率を改善し,臨床診断のためのいくつかの参考を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不変性 ,  アルゴリズム ,  *意思決定 ,  ラフ集合 ,  *結核 ,  ディシジョンツリー ,  *データマイニング ,  *肺結核 ,  患者
準シソーラス用語： 臨床診断 ,  ディシジョンルール ,  診断システム ,  診断モデル ,  北京市 ,  正確性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： pulmonary tuberculosis disease ,  rough set ,  decision tree ,  intelligent diagnosis

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 肺結核 ,  意思決定 ,  データマイニング ,  応用 ,  研究