【摘要】：醫(yī)療決策案例中非連續(xù)性屬性信息大量存在,含該類信息的案例知識(shí)發(fā)現(xiàn)是多屬性案例決策的關(guān)鍵和難點(diǎn)。該文研究了含非連續(xù)性屬性信息案例中的決策知識(shí)發(fā)現(xiàn),將條件概率和GAs融合技術(shù)整合到案例推理方法之中,開發(fā)了KNN的延伸方法——CRMGACP法。該方法的核心是基于Gas進(jìn)行權(quán)重獲取和基于融合條件概率的改進(jìn)相似度算法進(jìn)行案例知識(shí)獲取。在某大型綜合醫(yī)院收集數(shù)據(jù),獲取有效數(shù)據(jù)300條,基于VC++開發(fā)實(shí)現(xiàn)的BC-CBRsys平臺(tái)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究,結(jié)果表明CRMGACP比其他常見方法具有更好的性能,在多個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)上展示出顯著的優(yōu)勢(shì)。顯然,改進(jìn)的案例決策方法克服了含非連續(xù)性信息案例決策知識(shí)難以獲取的問(wèn)題,在臨床決策領(lǐng)域具有廣闊的前景。

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本文編號(hào)：2778194