Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
2012
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=257024374004 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Table of Contents:
- Modelo híbrido para el diagnostico de enfermedades cardiovasculares basado en inteligencia artificial GUILLERMO ROBERTO SALARTE MARTÍNEZ YANCI VIVIANA CASTRO BERMÚDEZ Ingeniería diagnóstico enfermedades Bases de datos redes Bayesianas La investigación presentada en el siguiente artículo está orientada hacia el área de la bioinformática, en el campo de minería de datos utilizando la técnica de redes bayesianas y arboles decisión; además de evaluar la utilidad de la metodología bayesiana en la predicción y el diagnóstico médico de enfermedades complejas (cardiovasculares), redes bayesianas se utilizan como representación grafica del conocimiento previo y métodos de razonamiento en los modelos probabilísticos y en la clasificación de los datos, pues desde la base datos todavía existen problemas; de esta manera, la estructura obtenida puede presentar un grado de complejidad innecesario que dificulta la representación e interpretación del conocimiento así como también la eficiencia del proceso de inferencia. 2012 artículo científico 0123-921X https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=257024374004 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=2570 Tecnura application/pdf Universidad Distrital Francisco José de Caldas Tecnura (Colombia) Num.33 Vol.16