本文選題：高維數(shù)據(jù) + 高維建模��； 參考：《湖南師范大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：多元自適應(yīng)回歸樣條是一種基于擬合且自適應(yīng)性很強(qiáng)的方法,同時(shí)也是一種非常靈活的、泛化能力很強(qiáng)的、非線性的、非參數(shù)的專門針對高維數(shù)據(jù)的處理方法。該方法以樣條函數(shù)的張量積作為基函數(shù),以樣本數(shù)據(jù)坐標(biāo)作為可選的節(jié)點(diǎn)矢量值,算法過程以廣義交叉驗(yàn)證最小為標(biāo)準(zhǔn)選擇基函數(shù)和節(jié)點(diǎn)矢量。本文緊緊圍繞高維建模展開研究,并試圖探討所建立的高維模型。中醫(yī)肝陽化風(fēng)證是肝風(fēng)內(nèi)動(dòng)證的三個(gè)亞型之一。為了探討本證的病理生理學(xué)基礎(chǔ),前人運(yùn)用文獻(xiàn)研究積累、專家經(jīng)驗(yàn)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析等多種方法做了大量的研究,但是其本質(zhì)內(nèi)涵仍不清晰。肝陽化風(fēng)證具備中醫(yī)的復(fù)雜性、整體性、非線性、動(dòng)態(tài)性等各種特點(diǎn),決定了肝陽化風(fēng)證的研究也需要走復(fù)雜系統(tǒng)研究的道路。肝陽化風(fēng)證的辯證和診療標(biāo)準(zhǔn)較多,對其進(jìn)行量化后呈現(xiàn)出高維的狀態(tài),欲從科學(xué)理論的角度揭示其辯證規(guī)律需要用到現(xiàn)代建模理論的思想和方法。基于上述思想的指導(dǎo),本文對肝陽化風(fēng)證進(jìn)行分析,利用多元自適應(yīng)回歸樣條算法建立最佳預(yù)測模型。本文主要研究內(nèi)容如下：(1)分析了多元自適應(yīng)回歸樣條方法區(qū)別于傳統(tǒng)方法在高維建模中的優(yōu)勢,其良好的模型解釋能力,明確的指出了變量的分類,模型的解釋在方差分解下更加直觀；(2)通過對癥狀數(shù)據(jù)的量化及規(guī)范化,根據(jù)中醫(yī)系統(tǒng)的復(fù)雜性,挖掘變量之間的關(guān)系,尋找隱含的證型模型,然后分析中醫(yī)問診的癥狀和證型、癥狀和癥狀之間內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系來建立模型；(3)運(yùn)用模型的方差分解圖形直觀的觀察預(yù)測變量,分析變量對模型的影響方式預(yù)測癥狀對肝陽化風(fēng)證的影響方式；(4)利用預(yù)留的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?依據(jù)指定的各項(xiàng)指標(biāo)來評價(jià)模型的精度。結(jié)果顯示建立的肝陽化風(fēng)證模型有著較好的預(yù)測精度。
[Abstract]:Multivariate adaptive regression spline is a method based on fitting and strong adaptability, and it is also a very flexible, generalizable, nonlinear, non-parametric processing method for high-dimensional data.In this method, the tensor product of the spline function is taken as the basis function, the coordinate of the sample data is taken as the optional node vector value, and the basis function and the node vector are selected by using the generalized cross-validation minimum as the standard.This paper focuses on the research of high-dimensional modeling and attempts to explore the established high-dimensional model.Traditional Chinese medicine liver-yang syndrome is one of the three subtypes of the liver wind internal movement syndrome.In order to explore the pathophysiological basis of this syndrome, many methods such as literature research, expert experience, mathematical statistics and so on have been used to do a lot of research, but its essential connotation is still unclear.Because of the complexity, integrity, nonlinearity, dynamics and other characteristics of traditional Chinese medicine, the study of liver-yang wind syndrome also needs to take the road of complex and systematic research.There are many dialectical and diagnostic criteria for liver-yang and wind syndrome, which are characterized by high dimension after quantification. To reveal its dialectical law from the angle of scientific theory, it is necessary to use the thought and method of modern modeling theory.Based on the above thought, this paper analyzes the syndrome of liver yang and wind, and sets up the best prediction model by using multivariate adaptive regression spline algorithm.The main contents of this paper are as follows: (1) this paper analyzes the advantages of the multivariate adaptive regression spline method compared with the traditional method in high-dimensional modeling, its good model interpretation ability, and clearly points out the classification of variables.By quantifying and standardizing the symptom data, according to the complexity of TCM system, excavating the relationship between variables, looking for the implicit syndrome model, and then analyzing the symptoms and syndrome types of TCM inquiry, the explanation of the model is more intuitionistic under the decomposition of variance.The internal structural relationship between symptoms and symptoms is used to establish model No. 3) using the variance decomposition pattern of the model to observe the prediction variables intuitively.Analysis of the influence of variables on the model predicting the influence of symptoms on the syndrome of liver-yang and wind. (4) using the reserved data test model to evaluate the accuracy of the model according to the specified indicators.The results showed that the model of liver Yang and wind syndrome had good prediction accuracy.
【學(xué)位授予單位】：湖南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O212.1

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