贝叶斯网络在大规模医疗数据上的应用研究

• 作者: 余本功 左春荣 廖海波 李娜 江澍
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 数据挖掘 贝叶斯网 粗糙集 规则推理 医疗服务
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 页码范围: 112-115
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文

摘要

针对医院信息系统中积累的大量数据,探讨了采用粗糙集、规则推理、贝叶斯网络相结合的方法基于这类数据进行学习建模.该方法在粗糙集属性约简的基础上,考虑了规则推理的影响,对信息表中的属性列进行压缩,获取最少属性列,基于最少属性的贝叶斯网络模型可以有效降低网络结构的复杂性;同时利用贝叶斯网络实现概率推理.最后进行了实验分析,结果证明该方法快速有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左春荣	合肥工业大学计算机网络系统研究所	35	241	11.0	13.0
2	余本功	合肥工业大学计算机网络系统研究所	64	323	10.0	14.0
3	江澍	合肥工业大学计算机网络系统研究所	4	48	4.0	4.0
4	李娜	合肥工业大学计算机网络系统研究所	13	96	6.0	9.0
5	廖海波	合肥工业大学计算机网络系统研究所	3	40	3.0	3.0