可変精度ラフ集合理論に基づく医療データベースからの知識獲得
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概要
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前大会で我々はラフ集合理論に基づいて三種類の診断知識を医療データベースから獲得するシステムPRIMEROSE-REXについて報告した。このシステムはラフ集合理論を確率的に拡張したものを利用したが、理論的な基盤についての検討は不十分であった。今回、我々は本システムでの確率的な拡張をZiarkoによって提唱された可変精度ラフ集合理論(Variable Precision Rough Set Model:VPRS)の枠組みで形式化した。VPRSはaccuracyにあるprecisionを設定することで、ラフ集合理論における命題とそれを支持する標本の集合との関係を自然に拡張したものであるが、本システムで利用した形式はこのVPRSにさらに被覆度(coverage)を導入することで拡張した形式であることが確認された。
- 1996-03-06
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