本文作者：王效俐；刘潇；苏强；成功正常投稿发表论文到《工业工程与管理》2016年05期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：为提高医疗决策的效率和有效性,建立了邻域粗糙集融合贝叶斯神经网络的组合医疗决策模型。首先,通过邻域粗糙集对医疗决策系统进行知识约简,去除系统中冗余、干扰的指标,提取关键指标,并将约简后的指标作为神经网络模型的输入指标;之后针对BP神经网络容易过拟合的缺点,采用贝叶斯正则化方法对神经网络进行优化,提高输出指标的预测效果和效率。最后,通过一个心脏病医疗诊断实例对模型的应用实现效果加以分析及验证,结果表明,模型测试集分类准确率达到了88.89%;并将实验结果同几种常见的属性选择方法、分类模型以及2008~2014年的8个历史参考文献进行了对比。
【论文正文预览】：125,1^^随着信息技术的不断发展,医院信息系统在国内外医疗机构中越来越普及。医院信息自动化最重要目标之一是从数据中获取有价值的知识为医务人员临床决策提供多方位的帮助,从而提高医疗服务质量和效率,降低医疗成本。医疗决策支持系统就是医疗信息系统中辅助医务人员获
【文章分类号】：R197.3;TP18
【稿件关键词】：医疗决策邻域粗糙集贝叶斯正则化神经网络
【参考文献】:
- 李清霞;;基于粗糙集与分类回归树的“病例组合”分类研究[J];产业与科技论坛;2009年02期
- ;[J];;年期
【稿件标题】：【最小错误率贝叶斯决策】邻域粗糙集融合贝叶斯神经网络在医疗决策中的应用研究
【作者单位】：同济大学经济与管理学院;
【发表期刊期数】：《
工业工程与管理》2016年05期
【期刊简介】：《工业工程与管理》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，工业工程与管理杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN31-1738/T，国际刊号：ISSN1007-5429。工业工程与管理杂志社由中华人民共和国教育部主管、主办，本刊为刊。自......更多
工业工程与管理杂志社(
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【版权所有人】：王效俐；刘潇；苏强；
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