Aprendizaje paramétrico en las redes bayesianas para el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares

Autores: Solarte Martínez Guillermo Roberto, Soto Mejía José Adalberto, Meneses Escobar Carlos Augusto

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.

2015-02-09   |   614 visitas   |   Evalua este artículo 0 valoraciones

Vol. 19 Núm.3. Julio-Septiembre 2014 Pags. 282-289 Scientia et technica 2014; 19(3)