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  • ISSN号:0254-3087
  • 期刊名称:仪器仪表学报
  • 时间:2012.12.15
  • 页码:2647-2654
  • 分类:TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京邮电大学自动化学院,江苏南京210046
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助项目(61104216);江苏省科技支撑计划项目(BE2011843)
  • 相关项目:摄像头网络环境中服务机器人和谐导航技术研究
中文摘要:

为了方便监护人员能够从监控中心的数据库中及时获取病人的生理参数和病情的关系,文中提出一种改进的Apriori算法。该算法充分利用医疗数据的特点,把整条事务当作一个属性,避免了传统Apriofi算法反复扫描事务数据库,从而简化了生成频繁项集的过程。为了验证改进A埘ori算法的有效性和可行性,文中将此算法与传统的Apfiofi算法分别应用到监护系统中,对这两种算法的运行结果进行了对比。结果表明,改进Apriori算法在效率上有明显提高,为监护人员针对一些突发性疾病做出及时诊断提供了良好的决策支持。

英文摘要:

In order to facilitate supervisors to get the relationship between physiological parameters and disease of patients from monitoring center database timely ,put forward a kind of improved Apriori algorithm. The algorithm makes full use of the characteristics of medical data and regards the entire transaction as an attribute, avoiding the operation that traditional Apriori algorithm repeatedly scans the transac- tion database, so that simplifies the process while generating candidate sets. In order to verify the effectiveness and feasibility of the im- proved Apriori algorithm, both the Apriori algorithm and the new algorithm are applied to the monitoring system, also the results of the two algorithms are compared. The results show that the improved Apriori algorithm has obvious improvement in efficiency, providing a good decision support about some sudden illness for the care staff timely.

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期刊信息
  • 《仪器仪表学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国仪器仪表学会
  • 主编:张钟华
  • 地址:北京东城区北河沿大街79号
  • 邮编:100009
  • 邮箱:yqyb@vip.163.com
  • 电话:010-84050563
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-3087
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2179/TH
  • 邮发代号:2-369
  • 获奖情况:
  • 1983年评为机械部科技进步三等奖,1997年评为中国科协优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42481