基于数据挖掘技术的证素辨证策略探讨

1、基于数据挖掘技术的证素辨证策略探讨    内容导读：到的辨证知识具有模糊性和不一致性,因此,建立科学的证素辨证定性定量标准,是辨证统一体系推广应用的关键。自辨证统一体系提出以来,有不少研究职员以临床数据库为基础,通过模糊数学、统计分析、神经网络等方法在证素辨证规则的获取、症状对证素影响的定量分析等方面做了很多探索性工作,但由于所用学习方法自身的缺点和局限性 辨证论治是中医学的特点与精华,是中医在诊治疾病时应当遵循的原则。其科学性、优越性与必要性,已为长期的医疗实践所证实。无论疾病病种是否明确,辨证论治都能够根据每个人的具体病情进行灵活地处理,从而大大丰富

2、了中医学对疾病的处理能力。然而长期以来,中医学对于“证”的规律性、系统性还研究不够,辨证方法有多种,辨证概念较为混乱,病情千变万化,证名异同难辨,临床不可能只按某一法进行辨证,而必须诸法综合起来运用。这给中医临床、科研、教学带来了很大的困难。辨证统一体系的创立,无疑为中医现代化奠定了基础。辨证统一体系是一种科学性强的中医辨证方法,它的核心思想是征素辨证。在证素辨证中,辨证过程由辨证要素推理和证名组合两个环节构成。辨证要素推理是依据病人的临床症状、体征等信息,判定相关的证素,然后由证素组合构成符合中医习惯的证名术语,以指导临床处方用药。在统一辨证体系下,建立科学的证素辨证定性、定量标准,不仅是中

3、医临床医生的需要,也是信息社会中新的医疗模式建立的基础。当前,医生采用证素辨证方法时,对证素的确认知识主要来自文献、专家等各种途径,通过收集、总结形成的知识。由于文献记载长期以来对证候的辨识主要-是采取主观定性的方法,使得辨证论治带有较强的经验性和主观性,导致从文献或专家等多种途径得到的辨证知识具有模糊性和不一致性,因此,建立科学的证素辨证定性定量标准,是辨证统一体系推广应用的关键。自辨证统一体系提出以来,有不少研究职员以临床数据库为基础,通过模糊数学、统计分析、神经网络等方法在证素辨证规则的获取、症状对证素影响的定量分析等方面做了很多探索性工作,但由于所用学习方法自身的缺点和局限性,如泛化能

4、力差,或对先验知识的要求高等,使得研究没有获得突破性进展。本研究以临床信息为对象,从数据挖掘技术应用入手,在证素辨证体系的框架下,揭示中医辨证的规律,寻找确认证素的科学方法,明确证素、常见证的特征证候。然后对数据挖掘与中医诊断研究的关系进行了探讨,接着先容了ROUGHSETS与证素辨证关联规则的获取、SVM与证素辨证猜测模型的建立、“双层频权剪叉算法”与证素辨证量表的制定三项研究工作情况,最后,进行总结和讨论,并提出了今后工作的方向。【关键词】：中医诊断数据挖掘支持向量机粗糙集双层频权剪叉算法【论文提纲】：摘要7- ,各症状的诊断贡献度,建立体现辨证论治规律的数学模型,进一步将为中医电子病历、

5、诊断决策支持研究等多学科与中医的交融奠定技术基础。具体研究内容有:通过分别采用目前公认的数据挖掘新方法:支持向量机与粗糙集的一些算法,对已收集的临床病历数据进行实验分析,探索利用这些方法解决中医证素辨证建模的可行性。同时,对朱文锋教授通过研究归纳而建立的一套专用于证素辨证的“双层频权剪叉算法”进行实验分析研究。最后,比较实验结果,并对实验结果进行分析。拟解决的问题为:寻找提高证素辨证正确率的方法,构建证素辨证基础研究平台。论文首先对证素辨证客观化研究的情况作了综述,然后对证素辨证客观化研究技术进行分析比较,概述了现有研究技术基本情况及存在的缺陷,并提出粗糙集、支持向量机技术应用的优点。然后对数

6、据挖掘与中医诊断研究的关系进行了探讨,接着先容了ROUGHSETS与证素辨证关联规则的获取、SVM与证素辨证猜测模型的建立、“双层频权剪叉算法”与证素辨证量表的制定三项研究工作情况,最后,进行总结和讨论,并提出了今后工作的方向。【关键词】：中医诊断数据挖掘支持向量机粗糙集双层频权剪叉算法【论文提纲】：· 摘要7-9· Abstract9-11· 第一章前言11-14· 1.1研究概述11-12···· 1.2研究手段12-13···· 1.3本文的组织13-14·

7、第二章证素辨证研究综述14-18· 2.1证素辨证概述14-16···· 2.2证素辨证研究要点16-17··· 2.3小结17-18· 第三章证素辨证研究技术分析比较18-28·1概率论与数理统计18-19··· 3.2模糊集理论19··· 3.3人工神经网络19-21··· 3.4贝叶斯网络(BayesNet)21-23··· 3.5粗糙集(RoughSets)23-25&

8、#183;·· 3.6支持向量机(SVM)25-26··· 3.7数据挖掘26-27· 3.8小结27-28· 第四章数据挖掘技术与中医诊断研究28-34· 4.1数据挖掘在中医药领域中的研究现况28-30···· 4.2存在的问题30-32···· 4.3讨论32-34···· 第五章RoughSets与证素辨证中的关系研究34-43· 5.1基于粗糙集的证素辨证知识表达34·

9、; 5.2基于粗糙集的证素相关症状获取方法34-36· 5.3实验工作36-43····· 第六章SVM与证素辨证决策模型的建立43-56· 6.1用SVM建立决策模型的基本思路43-44· 6.2实验准备44··· 6.3实验中的关键环节44-45· 6的主要成果与创新719.3今后的工作方向71-729.4结语72-73致谢73-74参考文献74-82附录82-93综述82-93在读博士期间科研学术情况93上一页 1 2 3 4&#

10、160; .3.1病历数据的格式转换44-45·· 6.4实验内容与结果45-55· 6.5分析与讨论55-56· 第七章基于"双层频权剪叉算法"的证素辨证量表设计56-62· 7.1证素辨证量表概述56· 7.2制定证素辨证量表的原则56-60···· 7.3实验结果与分析60-62··· 第八章基于数据挖掘技术的中医诊断研究实验平台构建62-71· 8.1总体设计目标63· 8.2系统结构63-64· 8.3平台数据库初步设计64-66· 8.4系统完成状况66-69· 8.5小结69-71· 第九章研究总结71-