粗糙集屬性約簡方法在醫(yī)療診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、如今醫(yī)院積存了海量的醫(yī)療診斷數(shù)據(jù)，如何利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)對其開發(fā)利用，輔助醫(yī)生診斷，已經(jīng)成為當(dāng)今醫(yī)療事業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要方向。目前醫(yī)療診斷的主要方法是根據(jù)患者的癥狀進(jìn)行臨床診斷。但隨著疾病種類的增多，癥狀之間的干擾性大大增強(qiáng)，這給醫(yī)生帶來很大負(fù)擔(dān)。本文主要針對醫(yī)療診斷問題及粗糙集屬性約簡算法進(jìn)行研究，提出了兩種屬性約簡算法輔助醫(yī)療診斷。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對HORAFA算法以及現(xiàn)有改進(jìn)算法所獲得的結(jié)果中經(jīng)常出現(xiàn)屬性權(quán)值

2、相同的問題，本文結(jié)合醫(yī)療診斷數(shù)據(jù)特征，改進(jìn)算法的啟發(fā)規(guī)則及屬性刪除操作，提出一種改進(jìn)的基于差別矩陣的啟發(fā)式約簡算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)算法能夠提高約簡效率，獲得更優(yōu)約簡。⑵為了解決大規(guī)模醫(yī)療診斷數(shù)據(jù)的約簡問題，提出一種自適應(yīng)遺傳約簡算法。該算法利用改進(jìn)的屬性權(quán)值構(gòu)造個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)；使用新的最優(yōu)選擇策略豐富群體種類，避免陷入局部極值；引入屬性相似度概念減少交叉操作，且降低了適應(yīng)度函數(shù)的計(jì)算次數(shù)；改進(jìn)變異操作，避免個(gè)體中存在權(quán)值相同的屬性。