差转计算算法在连续型因素上的改进与应用OA北大核心CHSSCDCSTPCD
Improvement and Application of Set Subtraction and Rotation Calculation on Continuous Factors
为解决差转计算算法在连续型数据下挖掘出的推理知识可靠性低、知识泛化效果差和泛化过程存在一定判别风险的问题,在概率论与数理统计、因素空间理论背景下,结合差转计算算法原理,文章提出了一种新的连续型数据离散化方法,并构造了累积决定度、相对贡献度用于度量推理知识的可信赖程度.为验证所提离散化方法的有效性,将其与差转计算算法结合并应用于恶性肿瘤辅助诊断中,并以决策树为对比算法,实证结果表明:所提离散化方法与差转计算算法的融合有效提升了算法泛化效果,融合后的…查看全部>>
In order to solve the problem of low degree of reliability of inference knowledge mined by the Set Subtraction and Rotation calculation(S&R),poor generalization of knowledge,and certain judgmental risks in the generalization process based on continuous-type data,in the context of probability theory and mathematical statistics and factor space theory,this paper combines with the S&R calculation principle to propose a new discrete method for continuous…查看全部>>
赵静;包研科
黔南民族师范学院 数学与统计学院,贵州 都匀 558000||黔南民族师范学院 黔南州工业自动化与机器视觉重点实验室,贵州 都匀 558000辽宁工程技术大学 理学院,辽宁 阜新 123000
数学
知识挖掘因素空间差转计算算法辅助诊断
knowledge miningfactor spacethe S&R computing algorithmauxiliary diagnosis
《统计与决策》 2024 (4)
38-44,7
贵州省教育厅高等学校科学研究项目(青年项目)(黔教技[2022]378号黔教技[2022]377号黔教技[2022]380号黔教技[2022]386号)
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