版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 详情

基于粗糙集的决策树算法在体检系统中的研究

认领
导出
Link by 中国知网学术期刊 Link by 万方学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
作者:
黄宇颖;杨青;张连发;李俊薇
作者机构:
[黄宇颖; 杨青; 张连发; 李俊薇] 华中师范大学计算机科学与技术系
语种:
中文
关键词:
变精度;分支汇总粗糙度;决策树;体检系统
关键词(英文):
branch summarized roughness;decision tree;medical system
期刊:
计算机工程与应用
ISSN:
1002-8331
年:
2008
卷:
44
期:
25
页码:
222-224
基金类别:
基金项目:湖北省重点科技公关项目(No.2005AA101C43).
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
计算机学院
摘要:
基于粗糙集的理论全面考虑了分离属性每个划分对整个分类的贡献程度,把这些贡献度进行汇总,避免局部最佳效应.在此基础上结合变精度模型,用变精度近似精度来代替近似精度.提出了一种新的变精度分支汇总粗糙度的概念,把变精度分支汇总粗糙度作为属性选择标准构造决策树.既提高了属性选择的准确度又有效克服噪声数据的影响,使生成的决策树灵活泛化能力更强.将算法应用于武汉市康龙逸君健康体检中心的信息管理系统.经实际数据验证,该算法生成的决策树复杂度低,分类效果好.
摘要(英文):
Based on the rough set theory,this paper considers the contribution of each partitional attributes to entire classification,and gathers the contribution to avoid local best effect.In this foundation,The authors can integrate variable precision model and replace approximate precision with variable approximate precision.Then offer a new concept of variable precision branch summarized roughness which is regarded as the criteria for choosing attributes when constructing a decision tree.It improves the accuracy of attribute selection,overcomes the impact of noise data effectively and strengthened g...

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com