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借助于课题实验环境的医疗云平台,利用比特化敏捷减枝方法改进Apriori算法,得到更简单快速的KVABS算法,对医学干预数据进行分析,挖掘出H型高血压病理成因的主要影响因子。实验结果表明,基于比特化敏捷减枝的KVABS算法性能较经典Apriori算法有明显提升,降低了算法的时间复杂度。
比特化敏捷减枝的KVABS算法
【摘 要】
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借助于课题实验环境的医疗云平台,利用比特化敏捷减枝方法改进Apriori算法,得到更简单快速的KVABS算法,对医学干预数据进行分析,挖掘出H型高血压病理成因的主要影响因子。实
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,南昌市中西医结合医院,南昌大学第一附属医院
【出 处】
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南昌大学学报:理科版
【发表日期】
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2018年6期
【基金项目】
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江西省教育厅科学技术研究项目(60080).
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