动态医疗专家系统中对于近邻法的优化研究

发布时间：2022-02-15 23:59

　　随着互联网技术的高速发展,结合了数据挖掘技术和专家系统技术的智慧医疗相关理论和应用研究引起了研究人员的关注。目前,智慧医疗的相关研究中,支持数据往往是静态的,而医疗知识和规则具有动态变化的特性,由此本文对支持数据进行了动态化研究。智慧医疗中诊断模型或预测模型常常需要用到分类算法。由此,本文针对数据挖掘分类算法（近邻法）,进行了一系列的改进,主要包括分类精度的提高;对比样本优质需求的满足;分类时间的收敛;动态性的适应四个方面。同时,为了更好地提高分类精度,本文针对相似性度量算法也进行了优化研究,即将欧式距离和杰卡德距离结合,本文称之为欧式-杰卡德距离（Euclidean-Jaccard Distance,E-JD）。本文对近邻法的改进研究主要有以下五个阶段:1)本文提出了子群近邻方法（Sub-group Nearest Neighbors,SNN）,该方法是对近邻法的改进,它能够消除近邻法的界限模糊问题和由对比样本数量不平衡导致的分类错误问题;2)SNN方法需要优质的对比样本集,由此,本文提出了动态子群近邻方法（Dynamic Sub-group Nearest Neighbors,D-... 

【文章来源】：内蒙古大学内蒙古自治区211工程院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

动态医疗专家系统框架图

NN流程图

NN方法边界模糊问题Figure2.21NNboundaryambiguityproblem.

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于知识发现和数据挖掘技术的诊断专家系统的研究[J]. 李业顺,毕凯,赵世磊.  电子技术与软件工程. 2018(01)
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[3]KNN-均值算法[J]. 仲媛,杨健,涂庆华,李小舟.  现代计算机(专业版). 2014(17)
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[7]基于数据挖掘的导诊专家系统结构研究[J]. 王伟勤.  价值工程. 2010(34)
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硕士论文
[1]基于KNN算法的改进研究及其在数据分类中的应用[D]. 王德宝.安徽理工大学 2018
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[3]半监督降维算法的研究及其在医学专家系统中的应用[D]. 宋德华.上海交通大学 2013
[4]基于规则和案例的远程心电图机故障诊断专家系统[D]. 黄希彦.复旦大学 2011
[5]数据挖掘结果与模糊专家系统知识库的融合研究[D]. 冯迪.北方工业大学 2008



本文编号：3627516