论文研究-中医“内生五邪”的智能证型分类.pdf下载

weixin_39821526 2020-01-13 04:30:12

采用随机森林算法对语料库中医“内生五邪”病证知识进行数据挖掘。采用随机森林对五邪病证的临床特征体系构建“内生五邪”智能诊断模型。采用改进的随机森林特征重要性度量方法针对各个类进行特征重要性度量。实验结果验证了该方法的有效性和优越性，能够胜任对疾病过程中所产生的类似于风、寒、湿、燥、火邪等五种病理状态进行深入细致的客观化研究。该研究将为中医临床医生提供一个诊疗决策的优良工具。
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提出了对象及其特征数据的一些特性指标：对象的相似度、复杂度、隐蔽度（或能见度），特征数据的贡献度、常见度、显隐性。在综合分析这些特性的基础上，通过融合模糊神经网络技术及可拓学思想，研究了一种信息非完全的复杂数据智能化处理拓展算法，通过嵌入竞争神经网络的计算模型实现了该算法。在复杂的中医诊断推理过程的应用结果表明，该算法可以较好地应用于处理复杂的中医临床数据。

受生物学基因打靶技术的启发和通过对中医脏腑证型分类标准的研究,提出了一种新颖的中医智能脏腑辨证算法,称之为中医脏腑辨证分型算法。主要思想是把中医脏腑证型的主要症状和次要症状,以及舌象、脉象信息设计为脏腑证型模靶;临床病例病症信息作为脏腑病症基因组,并进行模靶射击式的辨证分型操作。通过对慢性胃炎疾病的辨证分型计算结果的分析,说明中医脏腑辨证分型算法的有效性,为中医辨证信息处理的客观化、可计算化提供了一种新的研究方法,同时具有一定的临床诊断应用价值。

基于LabVIEW的智能化中医脉象识别系统，杨凌，王汝旭，结合中医脉象理论和脉象形成机制，提取了脉象信号的升支斜率、降支斜率（绝对值）时域特征，利用小波包变换提取了脉象信号频域能

通过分析中医临床数据的特性 ,将临床数据分为低层级数据和高层级数据 ,每个层级数据又分为全局输入参数和局部输入参数。基于这些概念 ,建立了一种两层级神经网络 ,低层级子神经网络局部处理低层级数据,高层级子神经网络综合处理高层级数据和低层级子神经网络的输出结果。这样的结构不仅能有效地刻画中医辨证问题 ,而且简化了计算 ,提高了学习收敛速度。实验结果表明 ,这种两级神经网络可以较好地应用于具有复杂数据关系的中医辨证智能计算。

中医医疗信息处理方法在人工智能中的应用.pdf

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