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狄晓敏

作品数：2 被引量：4H指数：1
供职机构：太原理工大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：山西省基础研究计划项目山西省回国留学人员科研经费资助项目国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇血压
  • 2篇血脂
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇疾病
  • 2篇高血压
  • 2篇高血脂
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇患病
  • 1篇集成分类器
  • 1篇分类器
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇MARS

机构

  • 2篇太原理工大学

作者

  • 2篇狄晓敏
  • 1篇谢红薇

传媒

  • 1篇计算机应用与...

年份

  • 2篇2013
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
多疾病共同危险因素挖掘与患病预测的研究
近年来，许多国家都在积极努力的加快医疗卫生事业改革，促进医疗卫生事业快速发展，不断推进医药卫生信息化的步伐，并充分发挥其协助决策和辅助作用，促使科学技术与日常管理、诊断和治疗方案以及日常的监督和管理能够恰当、高效融为一体...
狄晓敏
关键词：数据挖掘集成分类器高血压高血脂
多疾病共同危险因素挖掘与MARS预测模型研究被引量：4
2013年
针对高血压和高血脂危险因素的相关性,集成多种数据挖掘模型分析获得两种疾病的共同危险因素,使用多元自适应回归样条(MARS)的方法建立高血压和高血脂疾病的预测模型。通过与BP神经网络预测方法相比较,表明多元自适应回归样条方法能够很好地反映疾病的危险因素与患病的关系,具有更高的稳定性,是很好的建立预测多种疾病模型的方法。
狄晓敏谢红薇
关键词：数据挖掘高血压高血脂BP神经网络
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