Интеллектуальный анализ медицинских данных с использованием процедуры словарного шкалирования
Усовершенствованная процедура словарного шкалирования в применении к массиву описаний клинических признаков наследственных заболеваний соединительной ткани. Результаты, полученные при решении задачи интеллектуального анализа экспериментальных данных.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Программирование |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | А.В. Воинов |
| Дата добавления | 18.01.2018 |
| Размер файла | 139,9 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Разработка комплекса интеллектуального анализа данных, получаемых в процессе работы коммерческого предприятия розничной торговли. Исследование стационарности ассоциаций, выявление частоты появления ассоциаций. Скрипты для создания баз данных и таблиц.
курсовая работа [706,3 K], добавлен 07.08.2013Интеллектуальный анализ данных как метод поддержки принятия решений, основанный на анализе зависимостей между данными, его роль, цели и условия применения. Сущность основных задач интеллектуального анализа: классификации, регрессии, прогнозирования.
контрольная работа [25,8 K], добавлен 08.08.2013Математическая статистика. Выборочная функция распределения. Использование инструментов Мастера функций и Пакета анализа Excel при статистической обработке данных. Анализ однородности выборки. Корреляционный, регрессионный анализ экспериментальных данных.
курсовая работа [473,6 K], добавлен 22.12.2015Выделение сущностей для создания структуры хранения данных. Выбор технологии ввода данных таксационных описаний. Разработка программного обеспечения для ввода данных таксационных описаний и его реализация. Безопасность геоинформационной системы.
дипломная работа [2,1 M], добавлен 20.07.2012Перспективные направления анализа данных: анализ текстовой информации, интеллектуальный анализ данных. Анализ структурированной информации, хранящейся в базах данных. Процесс анализа текстовых документов. Особенности предварительной обработки данных.
реферат [443,2 K], добавлен 13.02.2014Интерполяция данных с использованием значений функции, заданной множеством точек, для предсказания значения функции между ними. Результаты линейной интерполяции в графическом виде. Кубическая сплайн-интерполяция. Функции для поиска вторых производных.
презентация [2,7 M], добавлен 29.09.2013OLAP как автоматизированные технологии сложного (многомерного) анализа данных, Data mining - извлечение данных, интеллектуальный анализ. Виды запросов к многомерной базе данных, их содержание и анализ полученных результатов. Схема "звезда", "снежинка".
презентация [132,1 K], добавлен 19.08.2013Реляционная модель базы данных в текстовом виде. Код, с помощью которого были созданы и заполнены таблицы. Разработка схемы базы данных справочника селекционера. Создание запросов, их основные виды. Процедуры на выбор данных, добавление и удаление.
методичка [1,1 M], добавлен 20.05.2014Анализ данных с помощью скользящего среднего из пакета и построение тренда на графике. Выполнение задания и расчетов с построенным графиком. Оценка адекватности экспериментальных данных модели для проведения экономического статистического анализа.
контрольная работа [7,7 M], добавлен 27.04.2010Исследование производительности труда методом компонентного и кластерного анализов. Выбор значащих главных компонент. Формирование кластеров. Построение дендрограммы и диаграммы рассеивания. Правила кластеризации в пространстве исходных признаков.
лабораторная работа [998,9 K], добавлен 25.11.2014Информация и ее свойства. Автоматизированные системы обработки инструментальных и лабораторных данных, включающие рабочие места врачей. Интеллектуальные системы поддержки принятия врачебных решений. Телекоммуникационная инфраструктура в медицине.
реферат [40,4 K], добавлен 12.10.2014Разработка приложения для шифрования данных с помощью алгоритма DES5: процесс шифрования, расшифрования, получение ключей. Спецификация программы, процедуры и функции; описание интерфейса пользователя. Реализация задачи в среде программирования DELPHI.
курсовая работа [812,6 K], добавлен 27.03.2012Понятие медицинской информационной системы, принципы и подходы ее формированию и организации. Структура хранения данных, их ввод и предоставление. Программные способы формализации и проверки. Реализация и концептуальная модель базы данных, ее интерфейс.
дипломная работа [1,0 M], добавлен 19.06.2015Разработка база данных в виде таблицы, включающей поля: ФИО, адрес, номер телефона, наименование услуги, сумма оплаты, срок выполнения. Процедуры программы и соответствующие им пункты в меню. Описание исходных данных, интерфейса и работы каждой процедуры.
курсовая работа [997,3 K], добавлен 08.06.2014Определение понятия CASE-технологий. Использование комплексного инструментария ER/Studio для создания логической и физической модели данных, генерирования баз данных на платформе СУБД Access. Процедура добавления атрибутов и сущностей, создания связей.
контрольная работа [2,2 M], добавлен 21.12.2011Разработка базы данных с помощью Borland С++ Builder6, которая отражает в удобной форме учет автотранспортных средств. Проектирование инфологической, даталогической и физической моделей данных. Функции и процедуры (операции) системы, листинг программы.
курсовая работа [133,1 K], добавлен 10.11.2011Концепции хранилищ данных для анализа и их составляющие: интеграции и согласования данных из различных источников, разделения наборов данных для систем обработки транзакций и поддержки принятия решений. Архитектура баз для хранилищ и витрины данных.
реферат [1,3 M], добавлен 25.03.2013Понятие, виды и структура интеллектуальных поисковых систем. Российская интеллектуальная поисковая система Нигма: интерфейс и главные особенности. Математическая и химическая система Нигма. Понятие кластеризации как интеллектуального анализа данных.
презентация [291,0 K], добавлен 21.08.2011Создание структуры интеллектуального анализа данных. Дерево решений. Характеристики кластера, определение групп объектов или событий. Линейная и логистическая регрессии. Правила ассоциативных решений. Алгоритм Байеса. Анализ с помощью нейронной сети.
контрольная работа [2,0 M], добавлен 13.06.2014Создание базы данных, содержащей сведения о напильниках. Вывод данных об инструменте, номер насечки которых равен 2.Использование переменных типа "запись" при работе с базами данных. Решение задачи с использованием Microsoft Excel. Алгоритм программы.
курсовая работа [33,3 K], добавлен 08.03.2013
