基于中医症状的方药功用预测分析研究

发布时间：2022-01-19 07:35

　　辨证论治是中医认识和治疗疾病的基本原则。辩证是指医生根据四诊获得的疾病信息辨清疾病的病因、性质、部位、邪正关系等。中医将这些诊断结果称为“证”,认为“证”反映出疾病发展过程中某一阶段的病理变化的本质,比“症状”更能揭示疾病的本质。论治则是根据辩证的结果提出治疗方法,中医治疗疾病的主要方法是方剂,即根据“证”给出相应功用的药物,结合配伍理论开出相应功用的处方。在中医临床诊疗过程中,辩证是关键一环,是决定治疗方法的前提和依据。但是辩证的结果依赖于医生个人的临床经验以及本人对中医理论的认知理解水平。不同医生可能会给同一病人开出疗效不同甚至相反的处方,造成中医诊疗结果缺乏一致性和疗效评价标准。如何减少中医诊疗过程对医生主观因素的依赖,提高中医诊疗的整体质量和水平,是目前中医临床研究中的热点问题。针对这一问题,本文提出减少辩证环节、直接由中医症状推荐方药功用进而推荐中药处方的解决思路。为验证该思路的可行性,需要首先研究中医症状与方药功用间的关联关系。为此,本文利用中医现代方剂数据、中华本草数据及少量古籍方剂数据,采用机器学习方法建立中医症状与中医方药功用之间的预测模型,根据预测结果分析中医症状与... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１二维平面分类［２７］??２７

结果将实例分配到其子节点，此时每个子节点对应着该特征的一个取值，如此递??归的对实例进行测试并分配，直到到达叶节点，最后将实例分到叶节点的类中。??决策树的示意图如下图２－２所示：??／Ｘ??Ａ??图２－２决策树分类模型??Ｆｉｇｕｒｅ?２－２?Ｄｅｃｉｓｉｏｎ?ｔｒｅｅ?ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ?ｍｏｄｅｌ??圆点代表内部节点（根节点、中间节点），方框代表叶节点??（１）决策树的构建??决策树学习算法是一个递归的选择最优特征的过程，根据选择的最优特征对??训练数据集进行分割，决策树的分类过程对应着对特征空间的划分，也对应着决??策树的构建，这一过程大体分为以下四步：??１）首先构建根节点，将所有的训练数据放在根节点上，选择一个最优特征，??１０??

在连续参数空间搜索最大值时会出现问题。??下图给出了在ｐ（ｉ）值不同时不纯度指标的大小，可以看出不纯度指标都在等类??别的时候不纯度最局，如图２－３所??－／?／／?＼＼＼－??似／／，’分麵?ｗ?＼－??食．?、丨??°０?０．１?０２?０＊３?０４?０．６?０６?６．７?０，８?０．９?１??Ｐ??图２＿３不纯度指标函数图形??Ｆｉｇｕｒｅ?２－３?Ｆｕｎｃｔｉｏｎ?ｇｒａｐｈ?ｏｆ?ｉｍｐｕｒｉｔｙ?ｉｎｄｅｘ??三个度量方法都是希望取值越小越好，也就是每个叶节点越纯。??为了确定测试结点效果，比较父节点（划分前）、子女节点（划分后）的不纯??度变化。在节点生成的众多分割中选择能最大程度减小父节点不纯度的分割，进??而继续构建树，最终直到不能再分割节点为止。??（２）剪枝??决策树生成算法递归的产生决策树，过多的考虑如何提高对训练数据集的正??确分类

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本文编号：3596471