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可変精度ラフ集合理論に基づく医療データベースからの知識獲得
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/129512
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/12951222b20ee8-fe6c-4254-ab93-bdbe307fdadc
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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KJ00001329728.pdf (189.2 kB)
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| Item type | National Convention(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1996-03-06 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 可変精度ラフ集合理論に基づく医療データベースからの知識獲得 | |||||
| タイトル | ||||||
| 言語 | en | |||||
| タイトル | Inductive Learning of Medical Knowledge Based on Variable Precision Rough Set Model | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 東京医科歯科大学難治疾患研究所情報医学研究部門医薬情報 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| 東京医科歯科大学難治疾患研究所情報医学研究部門医薬情報 | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Medical Research Institute, Tokyo Medical and Dental University | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Medical Research Institute, Tokyo Medical and Dental University | ||||||
| 論文抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 前大会で我々はラフ集合理論に基づいて三種類の診断知識を医療データベースから獲得するシステムPRIMEROSE-REXについて報告した。このシステムはラフ集合理論を確率的に拡張したものを利用したが、理論的な基盤についての検討は不十分であった。今回、我々は本システムでの確率的な拡張をZiarkoによって提唱された可変精度ラフ集合理論(Variable Precision Rough Set Model:VPRS)の枠組みで形式化した。VPRSはaccuracyにあるprecisionを設定することで、ラフ集合理論における命題とそれを支持する標本の集合との関係を自然に拡張したものであるが、本システムで利用した形式はこのVPRSにさらに被覆度(coverage)を導入することで拡張した形式であることが確認された。 | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||
| 書誌情報 |
全国大会講演論文集 巻 第52回, 号 人工知能と認知科学, p. 141-142, 発行日 1996-03-06 |
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| 出版者 | ||||||
| 言語 | ja | |||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||
