基于人工智能算法的腧穴配伍规律的研究

发布时间：2017-03-29 12:11

  本文关键词：基于人工智能算法的腧穴配伍规律的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：中医学是一个巨大的知识宝库,针灸则是其至关重要的一部分。因此,与针灸息息相关的腧穴配伍规律研究也成为中医研究的重点。本文旨在通过人工智能算法研究中医腧穴配伍规律,以致更好的利用针灸治疗相关疾病。首先,本文设计与开发了一套中医腧穴配伍管理系统,利用《中华医典》(第四版)、中国知网、万方知识数据服务平台、维普期刊资源整合服务平台等文件检索资源数据库,经排除、整理后的数据录入所开发的中医腧穴配伍管理系统,从而实现了中医腧穴配伍的数据采集功能。其次,由于中医腧穴配伍管理系统所得数据庞杂而冗余。本文先对已录入的部分原发性失眠与胃轻瘫的数据进行简单的处理,观察其数据结构以及腧穴配伍规则。经分析研究,本文采用Apriori算法产生频繁项集、腧穴配伍的支持度与置信度,形成关联规则。由于应用Apriori算法产生的关联规则会出现无意义的现象,需要引入支持度与置信度以及某个特定的值来判断关联规则的意义。由此,这个特定的值的选取就尤为重要。为了产生合适的值,本文采用遗传算法进行计算。在每次产生频繁项集时,再以产生的频繁项集中寻找其真子集,记录其支持度,应用遗传算法选取合适的k值,消除无意义的关联规则。从而优化Apriori算法,建立中医腧穴配伍管理系统的Apriori-GA算法模型。最后,针对中医腧穴配伍管理系统的实际应用情况与Apriori-GA算法的理论知识相结合,使用MATLAB软件编写软件程序包。在中医腧穴配伍管理系统中胃轻瘫与原发性失眠的数据基础上,生成关联规则,并融入MCODE算法,开发出中医腧穴配伍关系图谱绘制系统。通过不断测试、改进,该系统可以绘制适用于不同需求的中医腧穴配伍关系图谱。
【关键词】：腧穴配伍 智能算法 关联规则 Apriori-GA 算法 MCODE 算法
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R246;TP18
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-9
• 1.1 研究意义7
• 1.2 国内外研究现状7-8
• 1.3 论文研究工作8-9
• 第二章 中医腧穴配伍管理系统的设计与实现9-17
• 2.1 需求分析9
• 2.2 数据库的建立9-10
• 2.3 系统功能设置与实现10-11
• 2.4 系统功能11-16
• 2.4.1 用户管理11-12
• 2.4.2 腧穴基础信息管理12-13
• 2.4.3 日志查询13
• 2.4.4 配伍管理13-14
• 2.4.5 近现代著作类文献14
• 2.4.6 近现代论文文献14-15
• 2.4.7 古代著作类文献15
• 2.4.8 临床处方信息管理15-16
• 2.5 本章小结16-17
• 第三章 数据预处理17-22
• 3.1 数据筛选17
• 3.2 数据录入17
• 3.3 配伍规律分析17-21
• 3.3.1 胃轻瘫的腧穴配伍规律分析18-19
• 3.3.2 原发性失眠的腧穴配伍规律分析19-21
• 3.4 本章小结21-22
• 第四章 人工智能算法简介22-29
• 4.1 关联规则22-23
• 4.2 Apriori算法简介23-24
• 4.3 遗传算法24-27
• 4.3.1 种群初始化24-25
• 4.3.2 适应度函数25-26
• 4.3.3 选择操作26
• 4.3.4 交叉操作26
• 4.3.5 变异操作26-27
• 4.4 Apriori-GA算法27-29
• 第五章 Apriori-GA算法应用29-35
• 5.1 Apriori-GA算法针对胃轻瘫病例分析29-32
• 5.1.1 胃轻瘫病例分析29-30
• 5.1.2 Apriori-GA算法胃轻瘫病例分析30-32
• 5.2 Apriori-GA算法针对原发性失眠病例分析32-35
• 5.2.1 原发性失眠病例分析32-33
• 5.2.2 Apriori-GA算法原发性失眠病例分析33-35
• 第六章 腧穴优选规律谱35-38
• 6.1 MCODE算法35
• 6.2 中医腧穴配伍规律图谱35-38
• 第七章 结论38-39
• 7.1 总结38
• 7.2 展望38-39
• 参考文献39-42
• 致谢42-43
• 附录43-48
• 作者简介48
• 攻读硕士学位期间研究成果48

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