Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 26 trang
Dung lượng: 412 KB

Giới thiệu nội dung

Ứng dụng khai phá dữ liệu để xây dựng hệ thống chẩn đoán bệnh trầm cảm cho học sinh phổ thông

Tác giả: Hoàng Thị Thanh Hiền

Lĩnh vực: Hệ thống thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn tập trung vào việc ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu (KPDL) để xây dựng hệ thống hỗ trợ chẩn đoán bệnh rối loạn trầm cảm (RLTC) cho học sinh phổ thông. Nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của sức khỏe tâm thần ở lứa tuổi vị thành niên, thực trạng phổ biến của bệnh trầm cảm và những ảnh hưởng tiêu cực của nó. Để giải quyết vấn đề này, luận văn đề xuất sử dụng KPDL, một kỹ thuật có khả năng phát hiện thông tin giá trị tiềm ẩn trong dữ liệu, nhằm hỗ trợ việc chẩn đoán sớm và kịp thời.

Luận văn trình bày chi tiết quy trình KPDL, các kỹ thuật liên quan như cây quyết định (bao gồm thuật toán ID3 và C4.5) và phân cụm (thuật toán K-Means). Đồng thời, nghiên cứu cũng đi sâu vào phân tích đặc điểm tâm sinh lý của lứa tuổi vị thành niên, khái niệm, thực trạng và đặc điểm lâm sàng của bệnh RLTC. Dựa trên cơ sở lý thuyết và dữ liệu thu thập, luận văn hướng tới việc xây dựng một mô hình chẩn đoán hiệu quả, góp phần nâng cao khả năng phát hiện và can thiệp sớm bệnh trầm cảm ở học sinh.

Mục lục chi tiết:

  • MỞ ĐẦU
  • CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU
  • CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU VỀ BỆNH RỐI LOẠN TRẦM CẢM
  • KẾT LUẬN CHƯƠNG I