一种应用于医疗诊断推理机的改进分类算法,本文是一篇关于推理机论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
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摘 要 基于数据挖掘领域的分类算法成功设计并实现了医疗诊断专家系统的推理机,并将应用于推荐系统中的潜在因子算法的思想用于改进分类算法.对几种经典分类算法在医疗诊断专家系统推理机中的应用进行了研究；结合医疗诊断中用户个体差异对分类准确度影响极大的实际情况,使用影响因子改进了组合分类算法.实验结果表明基于改进的组合分类算法的医疗诊断专家系统推理机,实现了对疾病的诊断,对于现实医疗初诊具有很大意义.
关键词 分类算法； 数据挖掘； 专家系统； 潜在因子； 医疗诊断
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）09-0024-03
Abstract： Based on the classification algorithm in the field of data mining, a reasoning machine of intelligent medical diagnosis expert system was designed and realized succesully. And the idea of the potential factor algorithm in the recommendation system is used for improvement. The application of several classical classification algorithms in reasoning machine of medical diagnosis expert system is studied. Combined with the actual situation in which the individual differences in the medical diagnosis affect the accuracy of the classification significantly, the combined algorithm is improved by using the latent factor. The experimental results show that the reasoning machine of medical diagnosis expert system based on improved combined classification algorithm has realized the diagnosis of diseases, which is of great significance to the reality medical diagnosis.
Key words： classification algorithm； data mining； expert system； latent factor； medical diagnosis；
1 引言
分类是一种重要的数据分析方法,分类算法是解决分类问题的方法,是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域.分类算法通过对已知类别训练集的分析,从中发现分类规则,以此预测新数据的类别,在诊断预测系统的开发中应用广泛.
专家系统是一个具有专业知识与经验的计算机程序系统,应用人工智能技术和计算机技术,根据某特定领域专家提供的知识和经验,进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,从而解决需要人类专家亲身处理的专业问题.而专家系统的核心就是推理机部分.
对于目前医疗诊断领域的专家系统推理机的研究,国内外多以针对特定疾病进行二分类判断开发,过于狭窄不适应当前的实际应用需求,存在的实现的系统多为基于固定的规则判断,无法学习进化,完全靠大量人工专家进行维护改善,最重要的是在医疗诊断领域忽视了用户个体差异带来的及其重大的影响,其诊断准确性并不可观.研究了各种经典分类算法在医疗诊断专家系统中的应用,改进了分类算法,并基于国内外临床医学经典著作,结合职业医师建议建立了可靠的知识库,实现了准确可靠鲁棒的医疗诊断专家系统推理机.
2 医疗诊断专家系统推理机
专家系统作为以智能计算机程序为核心的系统,其系统内蕴含有专业领域专家的知识,模拟人类专家的决策过程,解决复杂问题.专家系统由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取构成.其核心为知识库和推理机.推理机针对当前输入问题匹配知识库中的知识,结合内置算法对问题进行求解,过程如同人类专家的解决问题流程一样.改进后的分类算法被应用于推理机模块.
3 分类算法在推理机中的应用
3.1 分类算法的发展
分类是数据挖掘的一个重要概念.分类作为一种重要的数据分析形式,提取刻画重要数据类的模型.这种模型成为分类器,预测分类的类标号[1].
从最早的线性判别分析到决策树分类再到神经网络.分类的方法数不胜数,对于分类器的评价指标也有很多,在不同的应用环境和不同的数据集下应当将不同的指标作为评价一个分类器的依据.
3.2 经典分类算法的效果对比与分析
对一套皮肤科疾病数据集合使用经典的分类算法进行分类.此数据集包含内科各种常见疾病,是由专家和研究人员共同从真实病例中提取得到I-S向量集,测试用数据集共有200条数据.对每种算法均采用10折交叉验证（10-fold Cross-validation）.对比结果如图1所示：
由于训练所使用的数据集皆为人类专家认可的正样本.故正负样本分布得极不均匀,存在数据标签倾斜,此时使用F-Measure和Recall来评判分类器性能比ROC-AUC更有意义：则贝叶斯算法和近邻算法以及决策树算法.5相比其他分类算法有着明显的优势.考虑到实际应用下,近邻算法的庞大计算量并不适合本系统,而组合分类方法对分类算法的提升,以及大量理论及实验表明决策树的优化相比于贝叶斯算法对于过拟合问题有更方便地改善[3].故本系统采取决策树算法作為基础算法进行改进.
结论：关于本文可作为推理机方面的大学硕士与本科毕业论文推理机论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
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