本文關(guān)鍵詞：基于人工智能算法的腧穴配伍規(guī)律的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：中醫(yī)學(xué)是一個(gè)巨大的知識(shí)寶庫(kù),針灸則是其至關(guān)重要的一部分。因此,與針灸息息相關(guān)的腧穴配伍規(guī)律研究也成為中醫(yī)研究的重點(diǎn)。本文旨在通過人工智能算法研究中醫(yī)腧穴配伍規(guī)律,以致更好的利用針灸治療相關(guān)疾病。首先,本文設(shè)計(jì)與開發(fā)了一套中醫(yī)腧穴配伍管理系統(tǒng),利用《中華醫(yī)典》(第四版)、中國(guó)知網(wǎng)、萬(wàn)方知識(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)、維普期刊資源整合服務(wù)平臺(tái)等文件檢索資源數(shù)據(jù)庫(kù),經(jīng)排除、整理后的數(shù)據(jù)錄入所開發(fā)的中醫(yī)腧穴配伍管理系統(tǒng),從而實(shí)現(xiàn)了中醫(yī)腧穴配伍的數(shù)據(jù)采集功能。其次,由于中醫(yī)腧穴配伍管理系統(tǒng)所得數(shù)據(jù)龐雜而冗余。本文先對(duì)已錄入的部分原發(fā)性失眠與胃輕癱的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理,觀察其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及腧穴配伍規(guī)則。經(jīng)分析研究,本文采用Apriori算法產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集、腧穴配伍的支持度與置信度,形成關(guān)聯(lián)規(guī)則。由于應(yīng)用Apriori算法產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)規(guī)則會(huì)出現(xiàn)無(wú)意義的現(xiàn)象,需要引入支持度與置信度以及某個(gè)特定的值來判斷關(guān)聯(lián)規(guī)則的意義。由此,這個(gè)特定的值的選取就尤為重要。為了產(chǎn)生合適的值,本文采用遺傳算法進(jìn)行計(jì)算。在每次產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集時(shí),再以產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)集中尋找其真子集,記錄其支持度,應(yīng)用遺傳算法選取合適的k值,消除無(wú)意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則。從而優(yōu)化Apriori算法,建立中醫(yī)腧穴配伍管理系統(tǒng)的Apriori-GA算法模型。最后,針對(duì)中醫(yī)腧穴配伍管理系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用情況與Apriori-GA算法的理論知識(shí)相結(jié)合,使用MATLAB軟件編寫軟件程序包。在中醫(yī)腧穴配伍管理系統(tǒng)中胃輕癱與原發(fā)性失眠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,生成關(guān)聯(lián)規(guī)則,并融入MCODE算法,開發(fā)出中醫(yī)腧穴配伍關(guān)系圖譜繪制系統(tǒng)。通過不斷測(cè)試、改進(jìn),該系統(tǒng)可以繪制適用于不同需求的中醫(yī)腧穴配伍關(guān)系圖譜。
【關(guān)鍵詞】：腧穴配伍 智能算法 關(guān)聯(lián)規(guī)則 Apriori-GA 算法 MCODE 算法
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R246;TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-9
• 1.1 研究意義7
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀7-8
• 1.3 論文研究工作8-9
• 第二章 中醫(yī)腧穴配伍管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)9-17
• 2.1 需求分析9
• 2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)的建立9-10
• 2.3 系統(tǒng)功能設(shè)置與實(shí)現(xiàn)10-11
• 2.4 系統(tǒng)功能11-16
• 2.4.1 用戶管理11-12
• 2.4.2 腧穴基礎(chǔ)信息管理12-13
• 2.4.3 日志查詢13
• 2.4.4 配伍管理13-14
• 2.4.5 近現(xiàn)代著作類文獻(xiàn)14
• 2.4.6 近現(xiàn)代論文文獻(xiàn)14-15
• 2.4.7 古代著作類文獻(xiàn)15
• 2.4.8 臨床處方信息管理15-16
• 2.5 本章小結(jié)16-17
• 第三章 數(shù)據(jù)預(yù)處理17-22
• 3.1 數(shù)據(jù)篩選17
• 3.2 數(shù)據(jù)錄入17
• 3.3 配伍規(guī)律分析17-21
• 3.3.1 胃輕癱的腧穴配伍規(guī)律分析18-19
• 3.3.2 原發(fā)性失眠的腧穴配伍規(guī)律分析19-21
• 3.4 本章小結(jié)21-22
• 第四章 人工智能算法簡(jiǎn)介22-29
• 4.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則22-23
• 4.2 Apriori算法簡(jiǎn)介23-24
• 4.3 遺傳算法24-27
• 4.3.1 種群初始化24-25
• 4.3.2 適應(yīng)度函數(shù)25-26
• 4.3.3 選擇操作26
• 4.3.4 交叉操作26
• 4.3.5 變異操作26-27
• 4.4 Apriori-GA算法27-29
• 第五章 Apriori-GA算法應(yīng)用29-35
• 5.1 Apriori-GA算法針對(duì)胃輕癱病例分析29-32
• 5.1.1 胃輕癱病例分析29-30
• 5.1.2 Apriori-GA算法胃輕癱病例分析30-32
• 5.2 Apriori-GA算法針對(duì)原發(fā)性失眠病例分析32-35
• 5.2.1 原發(fā)性失眠病例分析32-33
• 5.2.2 Apriori-GA算法原發(fā)性失眠病例分析33-35
• 第六章 腧穴優(yōu)選規(guī)律譜35-38
• 6.1 MCODE算法35
• 6.2 中醫(yī)腧穴配伍規(guī)律圖譜35-38
• 第七章 結(jié)論38-39
• 7.1 總結(jié)38
• 7.2 展望38-39
• 參考文獻(xiàn)39-42
• 致謝42-43
• 附錄43-48
• 作者簡(jiǎn)介48
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果48

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