粗糙集属性约简方法在医疗诊断中的应用研究

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1、口、普SOOCHOWUNIVERSITY硕士专业学位论文论文题目粗糙集属性约简方法在医疗诊断中的应用研究研究生姓名孙宇航指导教师姓名常晋义专业名称计算机技术研究方向web数据挖掘论文提交日期2015年4月苏州大学学位论文独创性声明本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含其他个人或集体已经发表或撰写过的研宄成果,也不含为获得苏州大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研宄作出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。论文作者签名:1^0/J日

2、期:苏州大学学位论文使用授权声明本人完全了解苏州大学关于收集、保存和使用学位论文的规定.,即:学位论文著作权归属苏州大学。本学位论文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。苏州大学有权向国家图书馆、中国社科院文献信息情报中心、中国科学技术信息研宄所(含万方数据电子出版社)、中国学术期刊(光盘版)电子杂志社送交本学位论文的复印件和电子文档,允许论文被查阅和借阅,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存和汇编学位论文,可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索。涉密论文口本学位论文属在年___月解密后适用本规定。非涉密论文口论文作者签名日期:导师签名:劣a期:m

3、粗糙集属性约简方法在医疗诊断中的应用研究中文摘要粗糙集属性约简方法在医疗诊断中的应用研究中文摘要如今,医院积存了海量的医疗诊断数据,如何利用先进的数据处理技术对其开发利用,辅助医生诊断,已经成为当今医疗事业发展的一个重要方向。目前医疗诊断的主要方法是根据患者的症状进行临床诊断。但随着疾病种类的增多,症状之间的干扰性大大增强,这给医生带来很大负担。本文主要针对医疗诊断问题及粗糙集属性约简算法进行研究,提出了两种属性约简算法辅助医疗诊断。主要工作如下:1)针对HORAFA算法以及现有改进算法所获得的结果中经常出现属性权值相同的问题,本文结合医疗诊断数据特征,改进算法

4、的启发规则及属性删除操作,提出一种改进的基于差别矩阵的启发式约简算法。实验结果表明,改进算法能够提高约简效率,获得更优约简。2)为了解决大规模医疗诊断数据的约简问题,提出一种自适应遗传约简算法。该算法利用改进的属性权值构造个体适应度函数;使用新的最优选择策略丰富群体种类,避免陷入局部极值;引入属性相似度概念减少交叉操作,且降低了适应度函数的计算次数;改进变异操作,避免个体中存在权值相同的属性。仿真实验表明,该算法在属性数目繁多、数据量庞大的信息系统中更适用。3)基于上述的遗传约简算法,对2型糖尿病数据进行属性约简,提取关键症状,辅助医生诊断,减少误诊和漏诊。关键

5、词:粗糙集;属性约简;启发规则;遗传算法;医疗诊断;作者:孙宇航指导老师:常晋义IAbstractReachonapplicationofroughsetattributereductionmethodsinmedicaldiagnosisResearchonapplicationofroughsetattributereductionmethodsinmedicaldiagnosisAbstractNowthehospitalhasaccumulatedvastamountsofmedicaldiagnosticdata,utilizationofalarge

6、amountofdatausingadvancedinformationprocessingtechnologyhasbecomeanimportantdirectionofthedevelopmentofmedical.Atpresentthemethodofmedicaldiagnosisismainlybasedonthediagnosistothepatient'ssymptoms.Butwiththeincreasingofthetypesofdiseases,theinterferenceofsymptomsisgreatlyenhanced,whi

7、chbringsgreatburdentothedoctor.Inthispaper,throughtheanalyzingoftheproblemofmedicaldiagnosticandtheattributereductionalgorithmbasedonroughset,twokindsofattributereductionalgorithmisproposedformedicaldiagnosis.Themainworkisasfollows:1)Inviewoftheproblemthatthesameweightoftheattributes

8、isoftenoccur

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