發(fā)布時(shí)間：2019-08-11 13:01

【摘要】：生活方式病的智能檢測(cè)研究被世界各國(guó)所關(guān)注,但是由于生活方式病的癥狀較多造成了難以獲得精確的生活方式病檢測(cè)模型,限制了其研究。近年來(lái),人們對(duì)生活方式病的研究越來(lái)越重視,建立了以專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)的推理系統(tǒng),而專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)帶有一定的主觀性且獲得的信息往往不完備、不精確。粗糙集作為一種比較新的方法已經(jīng)在實(shí)際中得到了較好的應(yīng)用,本文針對(duì)生活方式病,給出一種基于粗糙集的知識(shí)獲取和推理檢測(cè)通用模型,主要對(duì)知識(shí)獲取方法和生活方式病檢測(cè)方法兩方面進(jìn)行比較系統(tǒng)和深入的研究論述。一是構(gòu)建知識(shí)庫(kù),包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、屬性約簡(jiǎn)。本文在屬性約簡(jiǎn)部分進(jìn)行主要研究。采用基于遺傳算法的粗糙集約簡(jiǎn)算法進(jìn)行屬性約簡(jiǎn),約簡(jiǎn)原有數(shù)據(jù)的冗余屬性,縮減規(guī)則庫(kù)的規(guī)模。具體約簡(jiǎn)算法以核屬性初始化種群,初始種群對(duì)應(yīng)位置的基因被限定,使其具有部分決策表約簡(jiǎn)后保留的結(jié)果屬性特征,避免種群產(chǎn)生的盲目性,減少搜索空間,進(jìn)而提高約簡(jiǎn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。根據(jù)約簡(jiǎn)結(jié)果計(jì)算支持度,構(gòu)建確定醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)和非確定醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù),提高知識(shí)庫(kù)構(gòu)建的有效性。二是推理檢測(cè),本文在總結(jié)他人研究的基礎(chǔ)上,給出一種改進(jìn)的基于屬性重要性的推理方法并應(yīng)用在推理檢測(cè)中。在該方法中,屬性重要性的獲得不需要任何先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn),完全從論域的樣本空間獲得,以避免主觀性,另外,在推理檢測(cè)方法中引入確定和不確定醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù),通過(guò)參數(shù)k權(quán)值的分配,考慮每條規(guī)則的重要性,調(diào)節(jié)輸出,有效推斷患病可能性。最后,本文以心臟病數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,描述知識(shí)庫(kù)構(gòu)建的過(guò)程,驗(yàn)證給出的推理方法,給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果,并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2525306