Adăugați la Mendeley
Abstract
Un domeniu semnificativ în domeniul informaticii medicale este preocupat de învățarea modelelor medicale din date de nivel scăzut. Obiectivele inducerii modelelor din date sunt duble: analiza structurii modelelor pentru a obține o nouă perspectivă asupra fenomenelor necunoscute și dezvoltarea clasificatorilor sau a predictorilor de rezultate pentru cazurile nevăzute. În această lucrare, vom folosi o abordare bazată pe relația dintre indiscernibilitate și teoria seturilor aspre pentru a studia anumite întrebări referitoare la proiectarea modelului pe baza regulilor dacă - apoi, din date de nivel scăzut care includ 36 de parametri, unul dintre ei leptină. Pentru a genera un model ușor de citit, interpretat și inspectat, am folosit sistemul software ROSETTA. Scopul principal al acestei lucrări este de a obține o nouă perspectivă asupra fenomenelor nivelurilor de leptină, în timp ce interacționează cu alți factori de risc în obezitate.
Anterior articolul emis Următorul articolul emis
Cuvinte cheie
Articole recomandate
Citând articole
Valori de articol
- Despre ScienceDirect
- Acces de la distanță
- Cărucior de cumpărături
- Face publicitate
- Contact și asistență
- Termeni si conditii
- Politica de Confidențialitate
Folosim cookie-uri pentru a ne oferi și îmbunătăți serviciile și pentru a adapta conținutul și reclamele. Continuând sunteți de acord cu utilizarea cookie-urilor .
- Mari consumatori de alcool Cum influențează IMC-ul, genul și regulile generale de turnare gratuită a vinului - ScienceDirect
- Randamentul extracției cafestolului din diferite mecanisme de preparare a cafelei - ScienceDirect
- O abordare progresivă a artritei reumatoide
- O abordare caldă a detoxifierii - Marion Gluck
- 5 reguli de aur ale alimentației sănătoase în Ramazan - Alimente - Imagini