Vad vet vi (inte) om sambandet mellan diabetes och överlevnadstid? Vår studie erbjuder en alternativ matematisk ram baserad på grova uppsättningar för att analysera medicinska data och ge epidemiologi överlevnadsanalys med riskfaktor diabetes. Vi experimenterar på tre dataset: geriatrisk, melanom och primär biliär cirros. En fallstudie rapporterar från 8547 geriatriska kanadensiska patienter vid Dalhousie Medical School. Anmälningsstatus (död eller levande) behandlas som censorattributet och den tid som levers behandlas som överlevnadstiden. Analysresultatet visar att diabetes är en mycket signifikant riskfaktor för överlevnadstiden i våra äldre patienters data. Denna uppsats ger både teoretiska och praktiska riktlinjer i byggandet av en grov uppsättning hybrid intelligent system, för analys av verkliga världen data. Dessutom diskuterar vi potentialen av grova uppsättningar, artificiella neurala nätverk (ANN) och skörhet index för att förutsäga överlevnad tendens.
Pattarainakorn och Cercone REF beskrev det grova set-baserade intelligenta systemet för analys av överlevnadsdata.
A foundation of rough sets theoretical and computational hybrid intelligent system for survival analysis
{'venue': 'Comput. Math. Appl.', 'journal': 'Comput. Math. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}