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Jueves 06 de agosto 2020   BUSQUEDA
   
   
Solarte Martínez Guillermo Roberto, Soto Mejía José Adalberto, Meneses Escobar Carlos Augusto.
Aprendizaje paramétrico en las redes bayesianas para el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares
Scientia et technica 2014; 19(3)  : 282-289

Resumen
 

En esta investigación se muestra que el aprendizaje paramétrico en una red bayesiana puede ser usado en el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares. El objetivo es determinar si se debe o no aplicar fármacos a un paciente con enfermedad cardiovascular utilizando como herramienta una aplicación de software en Java, realizada por los autores. Las redes bayesianas se utilizan como representación gráfica del conocimiento previo y métodos de razonamiento en modelos probabilísticos. Para la creación de una red existen dos fases de aprendizaje: aprendizaje estructural y aprendizaje paramétrico. En este estudio se hizo uso del aprendizaje paramétrico.


Palabras clave: Redes bayesianas, bases de datos, diagnóstico, enfermedades, aprendizaje paramétrico.
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