Abstract — The researchers and prac

Abstract — The researchers and practitioners of today create
models, algorithms, functions, and other constructs defined in
abstract spaces. The research of the future will likely be data driven. Symbolic and numeric data that are becoming available in large volumes will define the need for new data analysis techniques and tools. Machine learning is an emerging area of computational intelligence that offers new theories, techniques, and tools for analysis of large data sets. In this paper, a novel approach for autonomous decision-making is developed based on the rough set theory of data mining (and machine learning).
The approach has been tested on a medical data set for patients with lung abnormalities. The two independent algorithms developed in this paper either generate an accurate diagnosis or make no decision. The methodology discussed in the paper depart from the developments in data mining as well as current medical literature, thus creating a variable approach for autonomous decision-making.

Index Terms—rough sets, radiographs

Kết quả (Việt) 1:

Trừu tượng-Nhà nghiên cứu và thực hành của ngày hôm nay tạo
mô hình, thuật toán, chức năng, và các cấu trúc được định nghĩa trong
tóm tắt tại toàn. Các nghiên cứu của tương lai có khả năng sẽ là dữ liệu hướng. Dữ liệu mang tính biểu tượng và số đang trở nên có sẵn trong khối lớn sẽ xác định sự cần thiết cho mới dữ liệu phân tích kỹ thuật và công cụ. Máy học là một khu vực đang nổi lên của tính toán thông minh cung cấp các lý thuyết mới, kỹ thuật, và các công cụ cho các phân tích của tập dữ liệu lớn. Trong bài báo này, một cách tiếp cận mới cho việc ra quyết định tự trị phát triển dựa trên lý thuyết tập hợp thô của dữ liệu khai thác mỏ (và máy học).
Các phương pháp đã được thử nghiệm trên một tập hợp dữ liệu y tế cho bệnh nhân với phổi bất thường. Các thuật toán độc lập hai phát triển trong bài báo này hoặc là tạo ra một chẩn đoán chính xác hoặc thực hiện không có quyết định. Các phương pháp thảo luận trong bài báo khởi hành từ những phát triển trong khai thác dữ liệu cũng như văn học y tế hiện nay, do đó tạo ra một phương pháp thay đổi cho việc ra quyết định tự trị.

Chỉ số thuật ngữ — thông thường bộ, chụp

Kết quả (Việt) 2:

Trừu tượng - Các nhà nghiên cứu và các học viên của hôm nay tạo ra
các mô hình, các thuật toán, chức năng, và các cấu trúc khác quy định tại
các không gian trừu tượng. Các nghiên cứu trong tương lai sẽ có khả năng được dữ liệu hướng. Biểu tượng và số dữ liệu đang trở nên có sẵn với số lượng lớn sẽ xác định sự cần thiết cho các kỹ thuật phân tích dữ liệu mới và các công cụ. Học máy là một khu vực đang nổi lên của trí thông minh tính toán mà cung cấp lý thuyết mới, kỹ thuật, và các công cụ để phân tích các bộ dữ liệu lớn. Trong bài báo này, một phương pháp mới để tự quyết định được phát triển dựa trên lý thuyết tập thô khai thác dữ liệu (và học máy).
Cách tiếp cận này đã được thử nghiệm trên một dữ liệu y tế đặt ra cho những bệnh nhân có bất thường về phổi. Hai thuật toán độc lập phát triển trong bài báo này, hoặc tạo ra một chẩn đoán chính xác hoặc làm cho không có quyết định. Phương pháp thảo luận trong bài báo xuất phát từ sự phát triển trong khai thác dữ liệu cũng như tài liệu y khoa hiện tại, do đó tạo ra một cách tiếp cận biến cho tự ra quyết định. Index Điều khoản-thô bộ, X quang