RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Искусственный интеллект и принятие решений // Архив

Искусственный интеллект и принятие решений, 2020, выпуск 3, страницы 73–80 (Mi iipr146)

Интеллектуальный анализ данных

Поиск скрытых закономерностей, влияющих на общую выживаемость больных, методами интеллектуального анализа данных

Н. А. Игнатьевa, Е. Н. Згуральскаяb, М. В. Марковцеваc

a Национальный университет Узбекистана им. М. Улугбека, г. Ташкент, Узбекистан
b Ульяновский государственный технический университет, г. Ульяновск, Россия
c Ульяновский государственный университет, г. Ульяновск, Россия

Аннотация: Исследованы причины, влияющие на сроки выживаемости больных хроническим лимфолейкозом с учётом гендерной принадлежности. Множество больных разделено на два непересекающихся подмножества (класса) по показателю фактической выживаемости, значение которого меньше прогнозируемого значения общей выживаемости. Для обнаружения скрытых закономерностей при анализе используются нелинейные преобразования данных на основе вычисления значений функции принадлежности к классам по каждому признаку. Определены значения порогов между классами на числовой оси, как по отдельным признакам, так и обобщённым оценкам объектов на определяемых наборах признаков. Значения порогов используются для записи логических закономерностей в форме полуплоскостей и отображают гендерные различия при прогнозировании сроков выживаемости больных.

Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, функция принадлежности, показатель общей выживаемости, обобщённая оценка объекта.

DOI: 10.14357/20718594200307



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024