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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

作者:马军;杨杰;耿道颖

来源:生物医学工程学杂志 2006 年 23卷 1期

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作者:
马军;杨杰;耿道颖
来源:
生物医学工程学杂志 2006 年 23卷 1期
标签:
贝叶斯网络 D分离 多层感知器网络 决策树
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