基于双论域犹豫三角模糊多粒度粗糙集的疾病诊断

发布时间：2018-05-27 11:43

  本文选题：疾病诊断 + 不确定性数据分析　； 参考：《模糊系统与数学》2016年06期

【摘要】：在临床决策领域,疾病诊断已成为较为复杂的决策问题之一。医疗专家在疾病诊断过程中不仅需要处理大量的不确定性信息,而且需要综合不同医疗专家的意见来给出最终的诊断结果。为了解决以上疾病诊断中普遍存在的不确定性数据分析以及群决策的问题,通过结合犹豫三角模糊集和多粒度粗糙集,提出双论域犹豫三角模糊多粒度粗糙集的概念。在此基础上,提出以疾病诊断为背景的决策模型并用算例阐述所提出模型的有效性。
[Abstract]:In the field of clinical decision-making, disease diagnosis has become one of the more complicated decision-making problems. In the process of disease diagnosis, medical experts not only need to deal with a lot of uncertain information, but also need to synthesize the opinions of different medical experts to give the final diagnosis results. In order to solve the problem of uncertain data analysis and group decision making in disease diagnosis, the concept of fuzzy multi-granularity rough set based on hesitating triangle and multi-granularity rough set is proposed. On this basis, a decision model based on disease diagnosis is proposed and the effectiveness of the proposed model is illustrated with an example.
【作者单位】： 山西大学计算机与信息技术学院;计算智能与中文信息处理教育部重点实验室;北京大学口腔医学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61272095;61303107;61432011;61573231;61672331;U1435212) 山西省自然科学基金资助项目(201601D021076;201601D021072;2015091001-0102;2015021101) 山西省归国人员基金资助项目(2013-014)
【分类号】：O159;R44

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本文编号：1941934