本文關(guān)鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中醫(yī)臨床辨證模型研究中的應(yīng)用

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【摘要】：本課題從理論和實(shí)驗(yàn)研究中醫(yī)辨證模型,采用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多標(biāo)記分類(lèi)算法對(duì)臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。探索大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí),研究中醫(yī)智能辨證的新方法。目的中醫(yī)智能辨證的研究不斷地發(fā)展,一套成熟辨證體系的建立往往需要經(jīng)過(guò)大量的計(jì)算機(jī)計(jì)算和反復(fù)人工干預(yù)才能完成,對(duì)于不斷發(fā)展更新的中醫(yī)理論和實(shí)踐,尋找一種具備自動(dòng)更新的智能辨證系統(tǒng)才能適應(yīng)不斷發(fā)展變化的新環(huán)境。方法采用"中醫(yī)證素辨證系統(tǒng)"做為病例采集工具,臨床收集的1146例病例做為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),隨機(jī)分為2組,其中訓(xùn)練組764例,測(cè)試組384例。采集的每一例數(shù)據(jù)包括病癥、證素和證型三部分信息。采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多標(biāo)記分類(lèi)算法進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),并對(duì)訓(xùn)練后的模型進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)分三部分進(jìn)行,第一部分實(shí)驗(yàn)癥狀預(yù)測(cè)證素,第二部分實(shí)驗(yàn)證素預(yù)測(cè)證型,第三部分實(shí)驗(yàn)癥狀預(yù)測(cè)證型。每一部分實(shí)驗(yàn)分別對(duì)隱藏神經(jīng)元參數(shù)、輸入輸出激活函數(shù)進(jìn)行調(diào)整測(cè)試,得出最佳的模型。結(jié)果癥狀預(yù)測(cè)證素的實(shí)驗(yàn)結(jié)果:平均精度為0.79,覆蓋率為8.18,1-錯(cuò)誤率為0.18,漢明損失為0.94,排序損失為0.05;證素預(yù)測(cè)證型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果:平均精度為0.38,覆蓋率為87.05,1-錯(cuò)誤率為0.68,漢明損失為1.00,排序損失為0.12;癥狀預(yù)測(cè)證型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果:平均精度為0.25,覆蓋率為98.48,1-錯(cuò)誤率為0.84,漢明損失為1.00,排序損失為0.15。結(jié)論1.采用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多標(biāo)記分類(lèi)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)中醫(yī)辨證的機(jī)器學(xué)習(xí),在數(shù)據(jù)量較少的情況下,癥狀預(yù)測(cè)證素的實(shí)驗(yàn)中平均精度達(dá)到0.79,比預(yù)期的結(jié)果好,在未來(lái)有大數(shù)據(jù)支撐的情況下,再開(kāi)展機(jī)器學(xué)習(xí),將有可能會(huì)大大提升實(shí)驗(yàn)結(jié)果,由此可以得出基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多標(biāo)記分類(lèi)算法做為一種中醫(yī)辨證的機(jī)器學(xué)習(xí)算法值得肯定。2.本次實(shí)驗(yàn)中癥狀預(yù)測(cè)證型和證素預(yù)測(cè)證型結(jié)果都比較差,經(jīng)過(guò)分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),可以得出機(jī)器學(xué)習(xí)一方面需要比較大量的數(shù)據(jù),另一方面數(shù)據(jù)集的分布需要比較均衡,以保證機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練充分有效,只有在這樣的條件下進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)才有可能達(dá)到我們臨床實(shí)踐的要求。
【學(xué)位授予單位】：福建中醫(yī)藥大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP183;R24

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2 劉R，

本文編號(hào)：1270067