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规则提取文献资料
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应用数据挖掘技术从大脑胶质瘤病例中获取诊断知识
采用数据挖掘技术中3种主要算法:多层感知器网络、决策树以及规则提取从大脑胶质瘤病例中获取胶质瘤恶性程度的术前诊断知识.对于测试样本,它们的平均准确率都超过了80%,达到了医生的一般要求.如果准确率是诊断中首要考虑的因素,那么隐层节点数较小且直接利用数值属性的多层感知器网络具有好的性能.如果要对获取的诊断知识进行人工整理,那么规则提取是好的知识获取算法.
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支持向量机规则提取在大脑胶质瘤诊断中的应用
利用一种新型的数据挖掘技术-支持向量机从大脑胶质瘤病例中获取胶质瘤良恶性程度的诊断知识.所获取的胶质瘤数据集有280个病例,其中多项信息包含了模糊值,还有一项有缺失值,致使人工神经网络算法在学习时易于产生过拟合,而支持向量机实现了统计学习理论中的结构风险小化原理,克服了过拟合问题,并且其分类面是一个线性超平面,有定量关系表达式,所以计算所得到的结果无论从测试样本的平均准确率,还是所获取知识的可理解性等方面,都优于常用的神经网络和规则提取方法.
