Автоматизоване вилучення правил прийняття рішень щодо динаміки лептину - підхід грубих наборів

Додати до Менділі

правил

Анотація

Значна область у галузі медичної інформатики стосується вивчення медичних моделей на основі даних низького рівня. Цілі побудови моделей на основі даних подвійні: аналіз структури моделей з метою отримання нового розуміння невідомих явищ та розробка класифікаторів або прогнозів результатів для невидимих ​​випадків. У цій роботі ми застосуємо підхід, заснований на співвідношенні теорії незрозумілості та грубої множини, для вивчення певних питань щодо проектування моделі на основі правил if-then із низькорівневих даних, що включають 36 параметрів, один з них лептин. Для створення легкої для читання, інтерпретації та перевірки моделі ми використали програмну систему ROSETTA. Основна мета цієї роботи - отримати нове розуміння явищ рівня лептину при взаємодії з іншими факторами ризику ожиріння.

Попередній стаття у випуску Далі стаття у випуску

Ключові слова

Рекомендовані статті

Цитування статей

Метрики статті

  • Про ScienceDirect
  • Віддалений доступ
  • Магазинний візок
  • Рекламуйте
  • Зв'язок та підтримка
  • Правила та умови
  • Політика конфіденційності

Ми використовуємо файли cookie, щоб допомогти забезпечити та покращити наші послуги та адаптувати вміст та рекламу. Продовжуючи, ви погоджуєтесь із використання печива .