[发明专利]一种基于分形技术的病案库构建方法

权利要求书

1.一种基于分形技术的病案库构建方法，其特征在于：包括如下步骤；

步骤1：输入数据集；

输入病案数据，提取关键属性

S＝{A，E}，其中A表示拥有m个属性的属性集{A₁，A₁，…，A_m}，E表示包括n个元组的对象集；

步骤2:尺度筛选；

步骤2.1计算D(A)的q为-5，2，5时的多重分形维度D_-5、D₂、D₅，

以及对应的分形标度区；

步骤2.2对q为-5，2，5时对应的分形标度区间求交，得到公共分形标度区；

步骤2.3取公共分形标度区的中间标度[r_min，r_max]，作为筛选结果；

步骤2.4选择最大分形尺度r_max作为输出尺度；

步骤3：样本缩减

步骤3.1删减非分形样本

依次检索P_i(r_min)，i＝1，…，N，若P_i(r_min)＜τ，去除样本点i；

依次检索P_i(r_max)，i＝1，…，N,若P_i(r_max)＜τ，去除样本点i；

步骤3.2保留r_max尺度样本；

步骤4:属性约简器

步骤4.1：计算属性无关概率，构建无关属性组，算法：

(1)初始化：数据集D＝{A，E},A＝{A₁，A₁，…，A_m}E表示包括n个元组的对象集，k_max,W＝{W₁，W₂，…，W_m}

(2)r←计算初始数据集D(A)的分形维数

(3)d←取大于等于d的最小整数

(4)

(5)k←0

(6)do k←k+1

(7)其中为属性子集选择函数，其依据概率W_k在A中选择d个属性

(8)d_s←计算属性子集D(S)的分形维数

(9)

(10)

(11)对W_k+1(A)作归一化处理

(12)until k＝k_max；

步骤4.2：根据属性无关概率，选择属性子集，

依据W_k+1(A)，选择具有最大无关概率的前k个属性。