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针对中医问诊复杂性和非线性的特点,采用深度森林算法(gcForest)构建慢性胃炎中医问诊证候分类模型。利用gcForest分析慢性胃炎问诊数据,建立证候分类模型,并与DBN和DBM两种深度学习算法以及ML-KNN、BSVM、ECC、RankSVM、LIFT这5种多标记学习算法构建的模型进行比较。实验结果表明,该模型在多标记评价指标和单个证型的分类准确率上都优于其他算法,能有效地解决慢性胃炎中医问诊证候分类问题,通过该算法建立的模型分类效果良好,可以为慢性胃炎证候量化诊断研究提供参考。 相似文献
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组方规律的研究对于挖掘中医诊治的基本原理,实现中医现代化具有重要意义.本文针对现有算法在发现方剂主药方面存在的不足,提出了将证素与"方名-药名"相似性分析相结合的主药发现算法3PEA(Joint Primary medicine Extraction Algorithm),该算法通过对名医医案临床数据中证素与药物之间的... 相似文献