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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.3
- 수록면
- 269 - 280 (12page)
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본 논문에서는 망막 질환 요인간의 의존도 분석을 위해 효율적인 분류기를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 먼저 여러 베이지안 네트워크 중에서 TAN(Tree-Augmented Naive Bayesian Network), GBN(General Bayesian Network)과 Markov Blanket으로 특징축소된 GBN과의 분류성능과 예측정확률을 비교분석하였다. 그리고 처음으로, 높은 성능을 보인 TAN을 망막 질환 임상데이터의 의존도 분석에 적용하였다. 의존도 분석 결과, 망막 질환의 진단과 예후 예측에 활용의 가능성을 보였다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 기존 연구
3. 베이지안 네트워크
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌
참고문헌 (1)
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