Байесовские процедуры распознавания гематологических заболеваний
Обоснован перспективный компьютерный подход к распознаванию гематологических заболеваний. Вследствие высокой эффективности байесовских процедур путем перебора на компьютере подбираются такие комбинации показателей, которые обладают наиболее высоким качеством распознавания. Таким способом можно прове...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Datum: | 2017 |
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2017
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144813 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Байесовские процедуры распознавания гематологических заболеваний / А.М. Гупал, Н.А. Гупал, А.Л. Тарасов // Кибернетика и системный анализ. — 2017. — Т. 53, № 6. — С. 118–124. — Бібліогр.: 3 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Zusammenfassung: | Обоснован перспективный компьютерный подход к распознаванию гематологических заболеваний. Вследствие высокой эффективности байесовских процедур путем перебора на компьютере подбираются такие комбинации показателей, которые обладают наиболее высоким качеством распознавания. Таким способом можно провести быструю диагностику, не выполняя ее в полном объеме.
Обгрунтовано перспективний комп’ютерний підхід до розпізнавання гематологічних захворювань. Внаслідок високої ефективності баєсівських процедур шляхом перебору на комп’ютері підбираються такі комбінації показників, які мають найвищу якість розпізнавання. У такий спосіб можна отримати швидку діагностику, не виконуючи її в повному обсязі.
A promising computer approach to recognition of hematology diseases is substantiated. Due to fast operation of Bayesian procedures, computer search is used to find combinations of indicators that have the highest recognition quality. Such method allows conducting fast diagnostics without performing it completely.
|
|---|---|
| ISSN: | 0023-1274 |