本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的中醫(yī)藥配方評(píng)估研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：配方評(píng)估是中醫(yī)藥研究的一個(gè)重要分支,在中醫(yī)藥分析中,很多時(shí)候需要對(duì)古方中殘方、自動(dòng)配方或者人工配方進(jìn)行評(píng)估。本文采用的是古今方劑數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)中有大量的中文描述,記錄也是雜亂無(wú)章,因此首先對(duì)古今方劑數(shù)據(jù)中的藥物數(shù)據(jù)和方劑數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。配方中存在組成方劑的某味藥物昂貴或者稀缺的情況,從而急需研究藥物的可替代性問(wèn)題,并且相似藥物之間的某些替換可能會(huì)使方劑更加有效,通過(guò)相似藥物發(fā)現(xiàn)可以更好的研究方劑中藥物的可替代性。最后配方是否對(duì)癥也是配方評(píng)估中的一個(gè)重要問(wèn)題,通過(guò)方劑預(yù)測(cè)病癥可以判斷是否對(duì)癥。相似藥物發(fā)現(xiàn)和配方評(píng)估都對(duì)傳統(tǒng)中醫(yī)藥人工實(shí)驗(yàn)的研究具有指導(dǎo)意義。論文主要工作如下：1)針對(duì)古今方劑數(shù)據(jù)集和藥物數(shù)據(jù)集存在缺失值、多藥同一來(lái)源和術(shù)語(yǔ)不規(guī)范的問(wèn)題進(jìn)行處理,并分別對(duì)藥物數(shù)據(jù)集和方劑數(shù)據(jù)集的處理進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。2)針對(duì)藥物數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)屬性維度高、數(shù)據(jù)異構(gòu)強(qiáng)、噪聲大的問(wèn)題,本文首先將藥物分解成藥物共性和藥物特性,轉(zhuǎn)化為RPCA問(wèn)題,然后對(duì)藥物共性部分使用K-Medoids聚類方法進(jìn)行相似藥物發(fā)現(xiàn)的研究。3)針對(duì)多標(biāo)簽學(xué)習(xí)沒(méi)有考慮到藥物和病癥之間的隱性關(guān)系,本文中提出將該問(wèn)題使用多標(biāo)簽多示例方法進(jìn)行建模,并提出了一種基于相似藥物的帶權(quán)重抽樣的多示例多標(biāo)簽算法對(duì)方劑的主治病癥進(jìn)行預(yù)測(cè),最后與多標(biāo)簽算法進(jìn)行對(duì)比,采用古今方劑數(shù)據(jù)集和藥物數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了所提算法的優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：中醫(yī)藥 配方評(píng)估 機(jī)器學(xué)習(xí) Robust PCA 多標(biāo)簽 多示例
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R28;TP181
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第一章 緒論10-20
• 1.1 引言10-11
• 1.2 研究背景和現(xiàn)狀11-17
• 1.2.1 中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘的探究11-16
• 1.2.2 用機(jī)器學(xué)習(xí)研究中醫(yī)藥16-17
• 1.3 論文內(nèi)容及論文組織結(jié)構(gòu)17-20
• 1.3.1 本文主要內(nèi)容17-18
• 1.3.2 本文組織結(jié)構(gòu)18-20
• 第二章 古今方劑數(shù)據(jù)和藥物數(shù)據(jù)處理20-32
• 2.1 引言20
• 2.2 中醫(yī)藥數(shù)據(jù)20-25
• 2.2.1 中醫(yī)藥數(shù)據(jù)描述21-23
• 2.2.2 中醫(yī)藥數(shù)據(jù)處理23-25
• 2.3 藥物數(shù)據(jù)介紹與處理25-28
• 2.4 方劑數(shù)據(jù)介紹與處理28-30
• 2.5 本章小結(jié)30-32
• 第三章 相似藥物發(fā)現(xiàn)32-43
• 3.1 引言32-33
• 3.2 基于K-Medoids的相似藥物發(fā)現(xiàn)33-41
• 3.2.1 藥物分解34-36
• 3.2.2 關(guān)于藥物分解問(wèn)題的優(yōu)化方法36-38
• 3.2.3 K-Medoids算法38-40
• 3.2.4 初始簇中心選取策略40-41
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果41-42
• 3.4 本章小結(jié)42-43
• 第四章 方劑-病癥關(guān)系研究43-62
• 4.1 引言43
• 4.2 一種改進(jìn)的基于MIML算法43-58
• 4.2.1 MIML框架44-47
• 4.2.2 MIML算法與方劑關(guān)系研究47-49
• 4.2.3 基于MIML框架的病癥預(yù)測(cè)算法49-55
• 4.2.4 基于相似藥物的帶權(quán)重的抽樣方法55-58
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果58-61
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置59-60
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果60-61
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)分析61
• 4.4 本章小結(jié)61-62
• 第五章 總結(jié)與展望62-64
• 5.1 本文工作總結(jié)62-63
• 5.2 工作展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-66
• 致謝66-67
• 附錄67-68

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：442789