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D分离文献资料
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基于贝叶斯网络的脑胶质瘤恶性高低度的自动诊断
贝叶斯网络(Bayesian Network)可以把统计学和图论有效地结合起来,近年来成为数据挖掘中的研究热点,其优点可以综合先验信息和样本信息,适于处理不完整数据集.本文采用280例病例作为训练数据,利用Bayesian network进行大脑胶质瘤高低度的自动诊断,利用严格的Bayes 规则进行推理,在推理过程中采用了D分离来简化过程,其诊断正确率达到80%以上,达到了领域专家的要求,而且在可理解性方面要比多层感知器和决策树要好.
