【摘 要】
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如何对以“工业4.0”为背景的物联网智慧医疗系统所产生的医疗数据进行高效且准确的挖掘仍然是一个十分严峻的问题。而医疗数据往往是高维的、不平衡的和有噪声的,因此提出一
【机 构】
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云南大学软件学院,云南省软件工程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金:云计算环境下双模型驱动面向软件动态演化的建模与分析(61379032)资助
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如何对以“工业4.0”为背景的物联网智慧医疗系统所产生的医疗数据进行高效且准确的挖掘仍然是一个十分严峻的问题。而医疗数据往往是高维的、不平衡的和有噪声的,因此提出一种新的数据处理方法——将SMOTE方法与Filter-Wrapper特征选择算法融合,并将其应用于支持临床医疗决策。特别地,所提方法不仅克服了朴素贝叶斯在属性实际应用中因属性独立假设而造成的预测不佳的情况,而且避免了C4.5决策树在构建模型时的过拟合问题。将所提算法应用于ECG临床医疗决策中,取得了很好的效果。
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