Тиббиёт соҳаси ахборот тизимларида ўхшаш Ташхисларни топиш учун баҳоларни хисоблаш Алгоритмини қўллаш усули
Аннотация
Мазкур моқолада тиббиёт соҳаси ахборот тизимлари маълумотлар базаси асосида маълумотларнинг интеллектуал таҳлили масалаларидан бири бўлган ранжирлаш масаласини ечиш қараб чиқилган. Ранижирлаш масаласини умумий ҳолда математик қўйилиши келтириб ўтилган ва ечиш учун мавжуд бўлган RankBoost, RankSVM, IR-SVM алгоритмлари таҳлил қилинган ҳамда қайси соҳаларда қўлланилиши айтиб ўтилган. Шу билан бир қаторда эвристик усуллардан хисобланган нейрон тўрининг тўғри тақсимланган нейрон тўри моделини қўллаб ранжирлаш масаласини ечишнинг устун ва камчилик жиҳатлари келтириб ўтилган. Ундан ташқари классификация масаласини ечиш учун ишлаб чиқилган олти босқичли баҳоларни ҳисоблаш алгоритмининг дастлабки учта босқичидан фойдаланган ҳолда ранжирлаш масаласини ечиш орқали ўхшаш ташхисларни топишда қўлланилган ва натижалар олинган. Олинган натижалар тиббиёт соҳаси ахборот тизими маълумотлар базаси маълумотлари асосида текширилган ва алгоритм ишончлилиги солиштрилган.Баҳоларни хисоблаш алгоритмини ранжирлаш масаласини ечиш учун мослаштрилган вариантининг блок схемаси келтириб ўтилган.
This paper focuses on the problem of ranking, which is one of the issues of intelligent data analysis based on the medical information system database. Given commonly mathematical description of ranking task and analyzed RankBoost, RankSVM, IR-SVM algorithms for solving ranking task and also said its applications. In addition, the neuronal network, which is heuristic method, has been designed to solve the problem of ranking to the feed forward neural network model. And so on six stages calculating ranks algorithm for classification task is applied and is taken results for searching similar diagnosis in database of medical information system and redesigned in three stages.Taken results checked and compared algorithm accuracy on based database of medical information system. Given block-scheme of adopted variant of calculating ranks algorithm for solving ranking task.
This paper focuses on the problem of ranking, which is one of the issues of intelligent data analysis based on the medical information system database. Given commonly mathematical description of ranking task and analyzed RankBoost, RankSVM, IR-SVM algorithms for solving ranking task and also said its applications. In addition, the neuronal network, which is heuristic method, has been designed to solve the problem of ranking to the feed forward neural network model. And so on six stages calculating ranks algorithm for classification task is applied and is taken results for searching similar diagnosis in database of medical information system and redesigned in three stages.Taken results checked and compared algorithm accuracy on based database of medical information system. Given block-scheme of adopted variant of calculating ranks algorithm for solving ranking task.