基于MFB-P算法的中医证型的神经网络模型初探

如何从中医学大量现象学描述中寻找其内在规律 ,是证的规范化研究之热点和难点。以往多采用统计学方法 ,但效果不够理想。神经网络作为一种智能信息处理系统 ,能够充分逼近任意复杂的非线性关系 ,获得样本数据的规则 ,较好避免数据处理中可能掺杂的主观因素 ,客观如实地反映研究对象。本文即采用一种基于MFBP算法的神经网络 ,以临床调查资料为研究对象 ,对具体一病的证型进行了规则提取研究 ,并从其解决实际问题的能力对网络的性能作出评价。研究结果表明 ,神经网络有较好获取数据规则的能力 ,如何在原始数据的基础上有效的表示知识、控制输入信息是决定网络性能优劣的关键因素。此方法用于证的规范化研究具有方法上的可行性 ,值得进一步深入研究