粗糙集约简算法在大学生心理诊断中的应用

发布时间：2021-05-31 23:34

　　通过对晋南地区三所高职学院学生心理健康咨询中心150份病例资料的相关典型症状进行属性提取,转化为疾病知识库,利用基于粗糙集的决策表属性约简算法,构建可识别矩阵,生成最小值简化信息表,最后总结出约简规则,与学生临床表现之间形成了相关的逻辑关系,并结合学院心理咨询师的临床实践,形成了一个完备高效的心理疾病诊断知识库,为高校大学生心理问题的诊断提供了一个行之有效的方案。 

【文章来源】：电脑与信息技术. 2019,27(05)

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 粗糙集相关知识
    1.1 粗糙集理论介绍
    1.2 粗糙集理论解释
2 对决策表进行约简
3 大学生典型心理问题表现症状数据分析
    3.1 实验数据及处理
    3.2 对实验结果进行提取并分析
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据背景下粗糙集属性约简研究进展[J]. 邬阳阳,汤建国.  计算机工程与应用. 2019(06)
[2]基于粗糙集的慢性病变分级方法[J]. 胡建强,王元.  计算机系统应用. 2018(12)
[3]基于粗糙集的Probit回归模型在煤炭种类识别中的应用[J]. 王江荣,白保琦.  工业仪表与自动化装置. 2018(04)
[4]基于粒度决策熵的属性约简[J]. 李华,江峰,于旭,杜军威,刘国柱.  计算机与现代化. 2018(04)
[5]一种结合概率启发信息和知识粒度的属性约简算法[J]. 张伟,徐章艳,王晓宇.  计算机应用与软件. 2013(07)
[6]基于粗糙集的客户市场细分算法[J]. 鄂旭,高学东,焦吉成,张骏.  清华大学学报(自然科学版). 2006(S1)
[7]基于粗糙集的风湿性二尖瓣狭窄疾病诊断[J]. 赵青杉,王建国,刘婧.  太原科技大学学报. 2006(03)



本文编号：3209195