生物数学学报
生物數學學報
생물수학학보
JOURNAL OF BIOMATHEMATICS
2007年
2期
353-359
,共7页
c-均值聚类%离散化%粗糙集理论%BP神经网络%心脏病
c-均值聚類%離散化%粗糙集理論%BP神經網絡%心髒病
c-균치취류%리산화%조조집이론%BP신경망락%심장병
采用c-均值聚类法将决策表中的连续条件属性进行离散化,用粗糙集处理离散化后的决策表系统得到简化规则,然后将规则集输入BP神经网络进行训练,并对测试集进行预测.以此模型对一组有关心脏病诊断的数据进行处理,得到的预测判准率达85%,而单独使用粗糙集或BPNN进行预测,则判准率分别为76%和82%;若在粗糙集和BPNN联用模型中,对原始数据采用传统的等距离离散化和等频率离散化等离散化方法,预测判准率则分别只有53%和77%.
採用c-均值聚類法將決策錶中的連續條件屬性進行離散化,用粗糙集處理離散化後的決策錶繫統得到簡化規則,然後將規則集輸入BP神經網絡進行訓練,併對測試集進行預測.以此模型對一組有關心髒病診斷的數據進行處理,得到的預測判準率達85%,而單獨使用粗糙集或BPNN進行預測,則判準率分彆為76%和82%;若在粗糙集和BPNN聯用模型中,對原始數據採用傳統的等距離離散化和等頻率離散化等離散化方法,預測判準率則分彆隻有53%和77%.
채용c-균치취류법장결책표중적련속조건속성진행리산화,용조조집처리리산화후적결책표계통득도간화규칙,연후장규칙집수입BP신경망락진행훈련,병대측시집진행예측.이차모형대일조유관심장병진단적수거진행처리,득도적예측판준솔체85%,이단독사용조조집혹BPNN진행예측,칙판준솔분별위76%화82%;약재조조집화BPNN련용모형중,대원시수거채용전통적등거리리산화화등빈솔리산화등리산화방법,예측판준솔칙분별지유53%화77%.
