ty -jour au -shao，Zeguo au -Xiang，Yuhong au -Zhu，Yingchao au -fan -fan，aiqin au -Zhang -Zhang，py -py -2020 da -2020/06/01 ti-日常生活中的日常生活趋势范围基于决策树和相关矩阵SP -3217356 VL -2020 AB- 目的。探讨吸烟，饮酒，喝茶，饮食，睡眠和运动对中风和关系之间的风险，呈现相应的基于知识的规则的影响中风。 方法。决策树C4.5算法被优化并用于建立中风风险评估模型；然后，中风的主要危险因素（包括高血压，血脂异常，糖尿病，心房颤动，体重指数（BMI），中风史，中风家族史和短暂性缺血性攻击（TIA）和日常习惯（例如，吸烟，分析饮酒，喝茶，饮食，睡眠和运动）；最终提出了相应的基于知识的规则。建立中风风险因素的相关矩阵，并分析中风风险因素之间的关系。 结果。既定模型的中风风险评估模型的准确性为87.53％，而KAPPA系数为0.8344，它优于随机森林和物流算法。此外，得出并验证了37个可用于预防中风风险因素的基于知识的规则。根据对中风的危险因素的深入分析，吸烟，运动，睡眠，喝茶，饮酒和饮食的价值分别为6.00、7.00、8.67、9.33、10.00、10.60和10.75，表明他们对中风危险因素的影响又降低了。一方面，吸烟和运动与中风的其他危险因素密切相关。另一方面，睡眠，喝茶，饮酒和饮食与其他中风的危险因素并不牢固，它们与吸烟和运动相对紧密。 结论。建立中风风险评估的模型，分析影响中风风险因素的因素，对这些因素之间的关系分析以及基于知识的规则的推导对预防和治疗中风有助于。SN -1748-670X UR -https：//doi.org/10.1155/2020/3217356 do -10.1155/2020/3217356 JF-医学中的计算和数学方法