УДК 007:681.512.2
DATA MINING С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИЕРАРХИЧЕСКИХ ЧИСЕЛ В РЕТРОСПЕКТИВНОЙ ДИАГНОСТИКЕ
И. Ю. Каширин, д.т.н., профессор кафедры ВПМ РГРТУ Рязань, Россия;
orcid.org/0000-0003-1694-7410, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Представлена новая концепция проектирования алгоритмов интеллектуального анализа данных (Data Mining) с использованием модели представления знаний в онтологической форме. Для ретроспективного анализа динамики данных в области медицинской диагностики применяется вычисление семантической близости концептов и признаков, использующее прикладную ICF-онтологию. Для анализа семантической близости признаков и концептов используется алгебраическая система иерархических чисел. Программная реализация основана на алгоритмах анализа данных с обучением. Проведенные эксперименты с использованием инструментария Python v.3 (Anaconda 3) показывают эффективность предложенного подхода.
Целью работы является создание наукоемкой технологии проектирования алгоритмов Data Mining с обучением для решения задач диагностического характера.
Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, Data Mining, алгоритмы с обучением, медицинская диагностика, ретроспективный анализ, ICF-онтология, иерархические числа, семантическая близость, кластеризация.