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题名邻域粗糙贝叶斯网络及其在医学数据挖掘中的应用
被引量：4
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作者
孙继佳
邵建华
苏式兵
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机构
上海中医药大学数理教研室
上海中医药大学中医复杂系统研究中心
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出处
《数理医药学杂志》
2013年第5期539-543,共5页
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基金
艾滋病和病毒性肝炎等重大传染病防治项目(2009ZX10004-601)
上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金(No.szy09019)
上海中医药大学科学技术技术发展基金项目(No.X199)
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文摘
目的:提出基于领域粗糙集的贝叶斯网络医学数据挖掘模型,探讨肝炎肝硬化的临床分类。方法:根据所收集的355例肝硬化患者临床资料,采用领域粗糙集算法提取与肝炎肝硬化临床分类有关的生物检测指标。然后,运用树增强型贝叶斯分类器构建分类模型进行肝炎肝硬化的临床分类。结果:采用领域粗糙集贝叶斯网络分类模型进行肝炎肝硬化代偿性分类的正确率为90.91%,活动性分类正确率为94.09%,而使用BP神经网络的代偿性分类正确率为76.82%,活动性分类为85.45%。结论:领域粗糙集贝叶斯网络分类方法可以有效地进行肝炎肝硬化临床分类,并能够为临床医学诊断研究提供参考。
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关键词
数据挖掘
领域粗糙集
树增强贝叶斯网络
肝炎肝硬化
BP神经网络
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Keywords
data ming
neighborhood rough sets
tree augment naive Bayesian network
post-hepatitic cirrhosis
BP neural network
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分类号
X928
[环境科学与工程—安全科学]
TU998.1
[建筑科学—市政工程]
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题名基于特征工程和树增强贝叶斯网络的个人信用评估研究
被引量：2
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作者
范彦勤
黄海午
杨智凯
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机构
桂林航天工业学院理学院
桂林航天工业学院科技处
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出处
《桂林航天工业学院学报》
2022年第4期573-579,共7页
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基金
2021年度广西教育厅高校中青年教师科研基础能力提升项目“基于机器学习的个人信用评估研究”(2021KY0796)。
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文摘
基于个人信用评估数据的不平衡、高维、非线性等特性,数据集的选取和优化显得尤为重要,文章设计了基于特征工程和树增强贝叶斯网络的个人信用评估模型。首先在数据平衡、特征编码和特征选择的基础上,实现数据集的优化,降低特征维度,简化模型的输入;然后,在树增强贝叶斯分类器上建立信用评估模型;最后以德国信用数据进行实证研究。结果表明,基于特征工程和树增强贝叶斯网络模型降低了复杂度,并有效提升了分类精度,模型稳健性较好。
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关键词
个人信用评估
特征工程
树增强贝叶斯网络
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分类号
F830.589
[经济管理—金融学]
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