Modelo híbrido para el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares basado en inteligencia artificial

dc.contributor.authorSolarte Martínez, Guillermo Robertospa
dc.contributor.authorCastro Bermúdez, Yanci Vivianaspa
dc.date2012-07-01
dc.date.accessioned2019-09-19T21:44:11Z
dc.date.available2019-09-19T21:44:11Z
dc.descriptionEste trabajo de investigación está orientado hacia el área de la bioinformática, en el campo de minería de datos que utiliza la técnica de redes bayesianas y árboles de decisión. Para evaluar la utilidad de la metodología bayesiana en la predicción y diagnóstico médico de enfermedades complejas (cardiovasculares), las redes bayesianas se utilizan como representación gráfica del conocimiento previo y métodos de razonamiento en los modelos probabilísticos, en la clasificación de los datos desde la base de 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.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttps://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/6866
dc.identifier10.14483/udistrital.jour.tecnura.2012.3.a03
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/20623
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Distrital Francisco José de Caldas. Colombiaes-ES
dc.relationhttps://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/6866/8451
dc.sourceTecnura Journal; Vol 16 No 33 (2012): July - September; 35-52en-US
dc.sourceTecnura; Vol. 16 Núm. 33 (2012): Julio - Septiembre; 35-52es-ES
dc.source2248-7638
dc.source0123-921X
dc.titleModelo híbrido para el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares basado en inteligencia artificiales-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501

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