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贝叶斯网络在大规模医疗数据上的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对医院信息系统中积累的大量数据,探讨了采用粗糙集、规则推理、贝叶斯网络相结合的方法基于这类数据进行学习建模.该方法在粗糙集属性约简的基础上,考虑了规则推理的影响,对信息表中的属性列进行压缩,获取最少属性列.基于最少属性的贝叶斯网络模型可以有效降低网络结构的复杂性;同时利用贝叶斯网络实现概率推理.最后进行了实验分析,结果证明该方法快速有效. 相似文献
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本文指出一本教材及其《学习指南》对一道习题解答的错误及原因，并进一步指出题目本身的错误和修改办法，以此说明不能忽视对物理意义的思考． 相似文献
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