【摘要】：隨著計算機科學(xué)技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展,中醫(yī)藥學(xué)也順應(yīng)潮流逐漸實現(xiàn)信息化和現(xiàn)代化。其中,中醫(yī)癥狀-證型的辯證分類技術(shù)獲得廣泛關(guān)注并取得相應(yīng)發(fā)展,是當(dāng)前中醫(yī)藥領(lǐng)域主要的研究課題之一。由于中醫(yī)病案數(shù)據(jù)具有復(fù)雜性、模糊性和不確定性等問題,使得傳統(tǒng)單一的分類挖掘無法確保對所有信息的綜合考量。而考慮到集成學(xué)習(xí)具有較高分類準確率和較好的泛化性能,因此本課題針對合作醫(yī)院所提供的中醫(yī)哮喘病病案數(shù)據(jù)采用集成學(xué)習(xí)模型進行分類研究,以獲得中醫(yī)哮喘病數(shù)據(jù)的辨證規(guī)律。首先對中醫(yī)病案進行量化處理,并根據(jù)改進的特征選擇算法IHCFS(Improved Hierarchical Clustering Feature Selection Algorithm)獲取中醫(yī)哮喘病的主癥狀。為了更加客觀的描述中醫(yī)病案癥狀,對病案癥狀信息進行分級量化,并采用數(shù)據(jù)庫編程實現(xiàn)自動批量文本數(shù)字化處理以用于后續(xù)研究;對于中醫(yī)病案數(shù)據(jù)特征存在繁多的癥狀和冗余信息等問題,主要對層次聚類特征選擇算法的評價函數(shù)以及終止準則進行改進得到IHCFS算法,以更好的剔除冗余信息從而獲取哮喘病的主癥狀。仿真實驗證明所獲取的主癥狀更有利于后續(xù)辯證分類。然后提出一種基于多模態(tài)擾動策略的集成學(xué)習(xí)算法ELSFS(Ensemble Learning Based on Sampling and Future Selection)用于中醫(yī)病案的辯證分類。其中利用隨機抽樣法進行樣本空間擾動,利用IHCFS算法進行特征空間擾動以獲得差異性更大的基分類器。在UCI數(shù)據(jù)集上仿真驗證,結(jié)果顯示ELSFS算法具有更好的分類性能。最后考慮基分類器數(shù)目過多時所產(chǎn)生的冗余基分類器對模型預(yù)測性能的影響,提出一種基于加權(quán)貪心策略的選擇性集成學(xué)習(xí)算法SELGS(Selective Ensemble Based on Weighted Greedy Strategy)以減少預(yù)測階段的存儲空間、降低運算開銷,以提高加快預(yù)測速度。通過仿真證明SELGS算法具有更好的辯證分類性能。
【學(xué)位授予單位】：青島科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP181;TP311.13

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本文編號：2679992