МОДЕЛЬ ЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСЛОЖНЕНИЙ ИНФАРКТА МИОКАРДА : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

МОДЕЛЬ ЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСЛОЖНЕНИЙ ИНФАРКТА МИОКАРДА : научное издание

Перевод названия: MODEL OF LOGICAL ANALYSIS FOR SOLVING PROBLEM OF PROGNOSIS OF MYOCARDIAL INFARCTION COMPLICATIONS

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2010

Ключевые слова: myocardial infarction, classification, combinatorial optimization, logical algorithms, prognosis, инфаркт миокарда, классификация, комбинаторная оптимизация, логические алгоритмы, прогнозирование

Аннотация: Исследуется метод классификации данных, основанный на поиске и использовании логических правил. Решающее правило классификации базируется на модели, получаемой в результате решения ряда задач комбинаторной оптимизации. Строится модель классификации для прогнозирования осложнений инфаркта миокарда. A data classification method based on search and usage of logical rules is considered in the paper. The decision rule is based on the model received as a result of solving combinatorial optimization problems. The classification model for prediction of myocardial infarction complications is constructed.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева

Выпуск журнала: 4

Номера страниц: 68-73

ISSN журнала: 18169724

Место издания: Красноярск

Издатель: Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева

Персоны

  • Головенкин С.Е. (Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В. Ф. Войно-Ясенецкого)
  • Гулакова Т.К. (Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Кузьмич Р.И. (Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Масич И.С. (Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Шульман В.А.

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.