基于多标签学习的慢性疲劳综合征证型分类模型研究
发布时间：2021-10-12 19:05
慢性疲劳综合征（Chronic Fatigue Syndrome,CFS）作为一种现代病,已成为困扰当今人类的一个严重问题。鉴于西医对CFS的病理研究陷入困境,引入中医辨证论治方法为CFS的诊断和治疗提供有益借鉴。但中医辨证过程存在主观因素,阻碍了人们对该疾病诊断的正确认识。为提供科学的辅助诊断方法,很多研究者将数据挖掘方法应用于中医数据,挖掘数据潜在的信息指导中医辨证。本文将患者的症状及对应的证型作为示例样本,以患者的症状为特征,证型为标签,引进多标签学习方法研究慢性疲劳综合征证型分类模型,旨在为该疾病的诊断提供一种有益参考。为了降低CFS数据中无关、冗余症状特征对分类造成的影响,利用数据集多标签的特性,提出基于最大依赖最小冗余的多标签特征选择算法;利用数据集中的症状特征和证型标签,提出基于随机游走和条件随机场的CFS证型分类算法。论文的主要研究工作如下:（1）针对CFS数据中包含的大量无关和冗余症状,利用证型标签之间的相关性,提出基于最大依赖最小冗余的多标签特征选择算法LR-MDMR。LR-MDMR算法利用标签之间的互信息刻画证型之间的相关性,即标签信息冗余度;将标签信息冗余度的倒...
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 研究现状
1.2.1 数据挖掘方法在中医领域的研究现状
1.2.2 慢性疲劳综合征的研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 论文的组织结构
1.4.1 组织结构
1.4.2 符号描述
1.5 本章小结
第二章 相关理论及技术
2.1 多标签学习问题描述
2.2 多标签特征选择
2.2.1 特征选择的基本框架
2.2.2 多标签特征选择方法
2.2.3 过滤式方法评估标准
2.3 多标签分类算法
2.3.1 问题转化法
2.3.2 算法适应法
2.3.3 多标签学习评价指标
2.4 中医慢性疲劳综合征数据集
2.5 本章小结
第三章 基于最大依赖最小冗余的多标签特征选择算法
3.1 问题描述
3.2 多标签MDMR算法
3.3 基于LR-MDMR的CFS特征选择算法
3.3.1 标签相关性分析
3.3.2 相关定义
3.3.3 LR-MDMR算法思想
3.3.4 LR-MDMR算法描述与分析
3.4 实验
3.4.1 实验方案
3.4.2 实验结果与分析
3.5 本章小结
第四章 基于随机游走和条件随机场的CFS证型分类算法
4.1 问题描述
4.2 相关算法原理
4.2.1 随机游走模型
4.2.2 条件随机场
4.3 基于随机游走和条件随机场的多标签分类算法
4.3.1 相关定义
4.3.2 初步标签预测概率的确定
4.3.3 CRF特征函数的计算
4.3.4 基于随机游走和条件随机场的标签预测
4.3.5 CRWCRF算法描述与分析
4.4 实验
4.4.1 实验方案
4.4.2 实验结果与分析
4.5 本章小结
第五章 CFS证型分类预测原型系统的设计与实现
5.1 系统运行环境与开发平台
5.2 系统核心功能模块设计
5.3 系统核心类设计
5.4 系统实现与测试
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的学术成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]数据挖掘方法在名老中医用药规律研究中的应用[J]. 沈毅,傅萍,孔丽娅. 中医杂志. 2016(10)
[2]近5年中医证候诊断客观化研究述评[J]. 徐玮斐,刘国萍,王忆勤,燕海霞,郭睿. 中医杂志. 2016(05)
[3]中医四诊客观化研究在冠心病诊断中的应用[J]. 王忆勤,郭睿,许朝霞,燕海霞,徐琎,郝一鸣,刘国萍,许文杰,李学良,珠穆朗玛,谢艳虹. 中医杂志. 2016(03)
[4]基于关联规则算法的慢性乙型肝炎证型诊断量表多中心研究[J]. 车立娟,马利庄,胡义扬. 上海中医药杂志. 2014(05)
[5]常见数据挖掘方法在中医诊断领域的应用概况[J]. 郑舞,刘国萍. 中国中医药信息杂志. 2013(04)
[6]一种基于随机游走模型的多标签分类算法[J]. 郑伟,王朝坤,刘璋,王建民. 计算机学报. 2010(08)
博士论文
[1]基于混合智能的中医辨证系统研究[D]. 褚娜.上海交通大学 2012
本文编号：3433137
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 研究现状
1.2.1 数据挖掘方法在中医领域的研究现状
1.2.2 慢性疲劳综合征的研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 论文的组织结构
1.4.1 组织结构
1.4.2 符号描述
1.5 本章小结
第二章 相关理论及技术
2.1 多标签学习问题描述
2.2 多标签特征选择
2.2.1 特征选择的基本框架
2.2.2 多标签特征选择方法
2.2.3 过滤式方法评估标准
2.3 多标签分类算法
2.3.1 问题转化法
2.3.2 算法适应法
2.3.3 多标签学习评价指标
2.4 中医慢性疲劳综合征数据集
2.5 本章小结
第三章 基于最大依赖最小冗余的多标签特征选择算法
3.1 问题描述
3.2 多标签MDMR算法
3.3 基于LR-MDMR的CFS特征选择算法
3.3.1 标签相关性分析
3.3.2 相关定义
3.3.3 LR-MDMR算法思想
3.3.4 LR-MDMR算法描述与分析
3.4 实验
3.4.1 实验方案
3.4.2 实验结果与分析
3.5 本章小结
第四章 基于随机游走和条件随机场的CFS证型分类算法
4.1 问题描述
4.2 相关算法原理
4.2.1 随机游走模型
4.2.2 条件随机场
4.3 基于随机游走和条件随机场的多标签分类算法
4.3.1 相关定义
4.3.2 初步标签预测概率的确定
4.3.3 CRF特征函数的计算
4.3.4 基于随机游走和条件随机场的标签预测
4.3.5 CRWCRF算法描述与分析
4.4 实验
4.4.1 实验方案
4.4.2 实验结果与分析
4.5 本章小结
第五章 CFS证型分类预测原型系统的设计与实现
5.1 系统运行环境与开发平台
5.2 系统核心功能模块设计
5.3 系统核心类设计
5.4 系统实现与测试
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的学术成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]数据挖掘方法在名老中医用药规律研究中的应用[J]. 沈毅,傅萍,孔丽娅. 中医杂志. 2016(10)
[2]近5年中医证候诊断客观化研究述评[J]. 徐玮斐,刘国萍,王忆勤,燕海霞,郭睿. 中医杂志. 2016(05)
[3]中医四诊客观化研究在冠心病诊断中的应用[J]. 王忆勤,郭睿,许朝霞,燕海霞,徐琎,郝一鸣,刘国萍,许文杰,李学良,珠穆朗玛,谢艳虹. 中医杂志. 2016(03)
[4]基于关联规则算法的慢性乙型肝炎证型诊断量表多中心研究[J]. 车立娟,马利庄,胡义扬. 上海中医药杂志. 2014(05)
[5]常见数据挖掘方法在中医诊断领域的应用概况[J]. 郑舞,刘国萍. 中国中医药信息杂志. 2013(04)
[6]一种基于随机游走模型的多标签分类算法[J]. 郑伟,王朝坤,刘璋,王建民. 计算机学报. 2010(08)
博士论文
[1]基于混合智能的中医辨证系统研究[D]. 褚娜.上海交通大学 2012
本文编号：3433137
本文链接：https://www.wllwen.com/linchuangyixuelunwen/3433137.html
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