最大熵在中医智能辨证的研究及其应用

被引：6

作者：

叶培

机构：

[1] 成都信息工程学院软件工程系

来源：

计算机时代 | 2015年 / 03期

关键词：

中医临床记录; 最大熵; TCM; 中医辨证;

D O I：

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2015.03.004

中图分类号：

R197.324 [医院自动化管理];

学科分类号：

1004 ; 120402 ;

摘要：

分析了中医临床记录中症状与症候类别之间的关系,将机器学习中的最大熵原理应用于中医辨症中,建立相应的分类模型,从而观察类别预测的正确性,为中医智能诊断提供初筛和决策支持。同时,将基于最大熵的分类器和基于朴素贝叶斯的分类器进行比较,结果显示,基于最大熵的分类效果胜过朴素贝叶斯分类。这表明将最大熵原理以及算法应用在中医诊断是可行的。

引用

收藏

页码：50 / 52+55 +55

页数：4

相关论文

共 14 条

[1] 基于文本挖掘词频反文档频率方法的疾病症状权重挖掘研究 [J].

宋艳 ;

何嘉 ;

舒红平 ;

郑皎凌 ;

梁繁荣 ;

任玉兰 ;

文立玉 .

成都信息工程学院学报, 2014, 29 (01) :52-58

[2] 小儿常见发热出疹性疾病智能诊断模型研究 [J].

王庆华 ;

唐甜 ;

王清青 ;

刘雅琼 ;

林辉 ;

黄国荣 ;

熊鸿燕 .

第三军医大学学报, 2011, 33 (23) :2471-2475

[3] 基于支持向量机和人工神经网络的心血管疾病中医证候分类识别研究 [J].

许朝霞 ;

王忆勤 ;

颜建军 ;

郭睿 ;

刘国萍 ;

燕海霞 ;

李福凤 ;

徐琎 ;

郝一鸣 ;

钱鹏 .

北京中医药大学学报, 2011, 34 (08) :539-543

[4] 基于贝叶斯算法的手机在线中医疾病诊断研究 [J].

王毅杰 ;

王海笑 ;

杨涛 .

软件导刊, 2010, 9 (12) :97-99

[5] 基于BP神经网络的畜禽疾病诊断专家系统的设计与实现 [J].

钟昌乐 ;

钟勇 ;

李宁 .

现代计算机(专业版), 2010, (04) :23-26

[6] 中医智能化诊断的研究现状与展望 [J].

余江维 ;

马利庄 ;

杨华元 .

辽宁中医杂志, 2010, 37 (01) :50-53

[7] 两层级神经网络及在中医智能诊断中的应用 [J].

李江平 ;

潘保昌 ;

韦玉科 .

计算机应用研究, 2008, (10) :3169-3170+3173

[8] 中医证候量化研究的理论探讨 [J].

郦永平 ;

温淑云 .

中医杂志, 2008, (08) :677-679

[9] 中医诊断客观化研究的现状和展望 [J].

朱海峰 ;

陈雪功 .

甘肃中医, 2007, (06) :10-13

[10]

面向中医辨证计算的粗糙集知识获取方法及其应用研究.[D].施明辉.厦门大学.2008, 08