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名老中医在长年的临床实践中积累了大量的宝贵经验,而这些经验都隐含在众多的临床病历中,机器学习是挖掘出这些隐含经验非常有效的工具,因此利用机器学习技术挖掘出隐含在大量病历资料中的临床经验,对于名老中医经验传承具有非常重要的价值.隐结构模型是张连文教授提出的一种模型,它能够较好地符合中医辨证理论.本文在其方法上进行了一定的简化和改进,并应用于慢性胃炎辨证.主要是采用基于EM(expectation maximum,最大期望)算法的因子分析方法处理病案数据,从而得到慢性胃炎辨证的隐结构,提高了学习速度和模型的准确性.

作者:张煜斌;陆建峰;李文林;陈涤平

来源:北京生物医学工程 2009 年 28卷 3期

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作者:
张煜斌;陆建峰;李文林;陈涤平
来源:
北京生物医学工程 2009 年 28卷 3期
标签:
因子分析 EM算法 隐结构模型 机器学习 慢性胃炎 中医辨证
名老中医在长年的临床实践中积累了大量的宝贵经验,而这些经验都隐含在众多的临床病历中,机器学习是挖掘出这些隐含经验非常有效的工具,因此利用机器学习技术挖掘出隐含在大量病历资料中的临床经验,对于名老中医经验传承具有非常重要的价值.隐结构模型是张连文教授提出的一种模型,它能够较好地符合中医辨证理论.本文在其方法上进行了一定的简化和改进,并应用于慢性胃炎辨证.主要是采用基于EM(expectation maximum,最大期望)算法的因子分析方法处理病案数据,从而得到慢性胃炎辨证的隐结构,提高了学习速度和模型的准确性.