This work is located in the domain

This work is located in the domain of the
Knowledge Discovery from Data (KDD). The purpose of the
KDD is the extraction of knowledge or of a knowledge starting
from great number of data which evolve in a dynamic way. In
this work we propose an approach for the temporal KDD. The
Bayesian Network (BN) is one of the techniques used in KDD.
Our objective comes back to fix the best algorithm of
incremental learning of structure extracted by the Dynamic
Bayesian Network (DBN) and using it in the decision making in
a dynamic way.
Our scope of application is the case of Down Syndrome (DS)
also known as trisomy 21, the data are provided by the medical
genetics and Child Psychiatry units of the university hospital
Hedi Chaker Sfax, Tunisia.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

งานนี้อยู่ในโดเมนของการค้นหาความรู้จากข้อมูล (KDD) วัตถุประสงค์ของการKDD คือ การสกัด ความรู้ หรือความรู้เริ่มต้นจากจำนวนข้อมูลที่พัฒนาแบบไดนามิกดี ในงานนี้เรานำเสนอวิธีการสำหรับ KDD ขมับ การทฤษฎีเครือข่าย (พันล้าน) เป็นหนึ่งในเทคนิคที่ใช้ในการ KDDวัตถุประสงค์ของเรากลับมาแก้ไขอัลกอริธึมที่ดีที่สุดเรียนรู้เพิ่มเติมของโครงสร้างที่แยกตามแบบไดนามิกทฤษฎีเครือข่าย (DBN) และใช้ในการตัดสินใจในแบบไดนามิกขอบเขตของการประยุกต์เป็นกรณีของดาวน์ซินโดรม (DS)เรียกว่า trisomy 21 ข้อมูลที่ให้ไว้ โดยทางการแพทย์พันธุศาสตร์และโรงพยาบาลมหาวิทยาลัยหน่วยจิตเวชเด็กHedi Chaker Sfax ตูนิเซีย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

งานนี้อยู่ในโดเมนของการค้นพบความรู้จากข้อมูล (KDD)
วัตถุประสงค์ของ
KDD
คือการสกัดของความรู้หรือความรู้ที่เริ่มต้นจากจำนวนมากของข้อมูลที่พัฒนาขึ้นในลักษณะแบบไดนามิก ในงานนี้เรานำเสนอวิธีการชั่วคราว KDD คชกรรมเครือข่าย (BN) เป็นหนึ่งในเทคนิคที่ใช้ในการ KDD. วัตถุประสงค์ของเรากลับมาในการแก้ไขปัญหาขั้นตอนวิธีการที่ดีที่สุดของการเรียนรู้ที่เพิ่มขึ้นของโครงสร้างสกัดโดยไดนามิคคชกรรมเครือข่าย(DBN) และใช้ในการตัดสินใจในลักษณะแบบไดนามิกขอบเขตของการประยุกต์ใช้ของเราเป็นกรณีของกลุ่มอาการดาวน์ (การ DS) ยังเป็นที่รู้จัก trisomy 21 ข้อมูลที่ให้บริการโดยแพทย์พันธุศาสตร์และหน่วยจิตเวชเด็กของโรงพยาบาลมหาวิทยาลัยHedi Chaker Sfax ตูนิเซีย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

งานนี้ตั้งอยู่ในโดเมนของการค้นพบความรู้จากข้อมูล ( KDD ) วัตถุประสงค์ของkdd คือการสกัดความรู้หรือความรู้เริ่มต้นจากหมายเลขที่ดีของข้อมูลซึ่งมีวิวัฒนาการในแบบไดนามิก ในงานนี้เราจึงขอเสนอแนวทางเพื่อ KDD ชั่วคราว ที่คชกรรมเครือข่าย ( BN ) เป็นหนึ่งในเทคนิคที่ใช้ใน KDD .วัตถุประสงค์ของเรากลับมาเพื่อแก้ไขขั้นตอนวิธีของที่ดีที่สุดเพิ่มการเรียนรู้ของโครงสร้างแบบไดนามิกสกัดโดยคชกรรมเครือข่าย ( dbn ) และใช้ในการตัดสินใจวิธีแบบไดนามิกขอบเขตของโปรแกรมของเราคือกรณีของดาวน์ซินโดรม ( DS )หรือที่เรียกว่า 21 ) , ข้อมูลที่ได้รับจากแพทย์พันธุศาสตร์และหน่วยจิตเวชเด็กโรงพยาบาลของมหาวิทยาลัยตูนิเซีย hedi chaker ป๊อกกี้ , .