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《国防科学技术大学》 2004年
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粗糙集理论与C-F模型在BCG自动识别中的应用研究

林成龙  
【摘要】:随着现代医学的发展和科学技术的进步,越来越多的智能信息处理技术被应用于智能诊断。传统的可信度方法对统计学的要求比较高,而且有很多参数需要领域专家给出。这些不足严重限制了其在心脏病智能诊断系统中的应用。为了满足心脏病智能诊断系统的特殊需要,本文将不确定推理方法与粗糙集理论相结合,用于心脏病识别诊断的基础研究,并在此基础上构造了一个专家系统。 本文首先介绍了一些心脏病智能诊断的基础知识和主要技术,总结了一些基本准则。然后简单介绍了粗糙集的相关理论,接着提出了两种知识约简的方法,并与现有的约简方法进行了比较。本文还首次提出使用知识约简方法对C-F模型进行改进。最后在此基础上构造、设计并实现了一个专家系统。应用结果表明了该方法的有效性,正确识别率达到预定要求。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP391.4

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