技術總結
本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)優(yōu)化模糊模式算法的醫(yī)療數(shù)據(jù)不確定性分析方法，所述基于動態(tài)優(yōu)化模糊模式算法的醫(yī)療數(shù)據(jù)不確定性分析方法采用二階效應的模式結構和新的剪枝策略，包括模式感知的動態(tài)基本模式搜索策略和FSFP?Tree陣列技術；在一個完整的數(shù)據(jù)集和一個事務中，通過模糊權重的約束和屬性來反映其每個項的不確定性的重要性；提出的最大FSFPs挖掘算法掃描數(shù)據(jù)集一次；采用模糊模式結構：核心項和相應的牽引項的組合，并且采用模糊支持度以及基于模糊支持度的剪枝策略來分析和挖掘隱藏在項目集當中的有用信息。與PADS和FPMax*算法比較，大量的實驗結果表明，本發(fā)明提出的新算法具有卓越的表現(xiàn)。

技術研發(fā)人員：張海清;李代偉;劉胤田;朱毅;隋向陽;王燮
受保護的技術使用者：成都信息工程大學
文檔號碼：201611004887
技術研發(fā)日：2016.11.15
技術公布日：2017.03.15