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J-GLOBAL ID：202102251085897757   整理番号：21A0496292

悪性腫瘍と工業汚染の間のファジィ関係マイニング【JST・京大機械翻訳】

Mining Fuzzy Relationship Between Malignant Tumors and Industrial Pollution

著者 (4件)： Chu Chuanxin (云南大学 信息学院,昆明 650500) ,  Wang Lizhen (云南大学 信息学院,昆明 650500) ,  Zhou Lihua (云南大学 信息学院,昆明 650500) ,  Li Xuyang (云南大学 信息学院,昆明 650500)
資料名： Jisuanji Kexue Yutansuo  (Jisuanji Kexue Yutansuo)
巻： 14  号： 12  ページ： 2061-2071  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2939A  ISSN： 1673-9418  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： 悪性腫瘍は人類の健康を脅かす重要な疾病の一つであり、データマイニング技術による悪性腫瘍と各種の発病要素間の関係を掘り出すことはますます多くの関心を集めている。実際、腫瘍疾患と病原性因子間の関係はしばしばファジーであり、腫瘍疾患の発生も単一因子の影響を受けないが、現在、上記の問題に対する研究はまだない。このために,空間共存モードマイニング技術とファジィ理論を結合して,ファジィ共存モードの概念を提案した。クラスタリング法を用いて,汚染源をファジィ化した。ルール抽出を行う際にディシジョンテーブルを用いてルールを抽出する方法を採用し、対応する信頼度計算アルゴリズムを設計した。最後に、多種の腫瘍疾患と多種の汚染源間のファジィ関係を抽出する新たな方法を提案した。実際の事例における応用により、提案アルゴリズムの有効性を検証し、合成データセットにおける実験を通じて、異なるパラメータがアルゴリズムの実行時間に与える影響を分析し、アルゴリズムの時間効率に対して理論分析を行った。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  信頼度 ,  汚染源 ,  ディシジョンテーブル ,  発病 ,  有効性 ,  曖昧さ ,  ファジィ理論 ,  度
準シソーラス用語： *悪性腫瘍 ,  ルール抽出 ,  *ファジィ関係 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 悪性腫瘍 ,  工業 ,  汚染 ,  ファジィ関係