一种基于权值的序列模式更新算法

针对原始数据库中增加数据时如何更新规则的问题,提出并应用了一种基于权值的序列模式更新算法UW IUA。该算法利用权值来归约子序列集和利用知识数据库中保留的最小非大序列集产生新的候选序列集,避免了重复遍历原始信息库而造成数据量太大的问题,从而缩短程序运行时间和节约数据存储空间,较好地改进了算法性能。实验结果证明UW IUA算法的效率高于IUA算法。     

基于药性组合模式的益智方剂配伍规律研究

目的:挖掘并分析益智方剂药性组合层面的配伍规律。方法:以《中医方剂大辞典》中90首益智方剂为数据源,采用频数分析和关联规则Apriori算法进行定性分析,挖掘使用频率较高的药性组合模式与药物组合,并基于“药性组合权值”对益智方剂进行定量分析。结果:90首益智方剂中人参、远志、石菖蒲、茯苓、茯神等中药用药频率最高;置信度为100%,支持度>83%时,得到6条核心药性组合模式“温苦肾+温苦肺+温苦心”“温苦肾+平甘肾”“温苦肺+平甘肾”“平甘心+平甘肾”“平甘肾+平甘脾”“平甘肾+温苦心”;方剂用药组成上,置信度为100%,支持度>30%时,得到8条频繁项集。通过药性组合权值定量得出权重较高的药性组合为平甘肾、温苦心、平甘心、平甘脾、温苦肾、温甘肾、温苦肺、温辛心、温甘脾等。结论:药性组合模式能在一定程度上体现方剂配伍规律,益智类方剂多有开窍醒神、益肝补脾、解郁安神、补气健脾等功效。采用的方法对临床用药和经典方剂的传承有一定的指导作用。     

白苔与病性证素相关性的研究

目的:探讨白苔与病性证素的相关性,促进中医诊断规范化的发展。方法:对7680例当代名医医案、1018例临床病例中白苔与病性证素的关系进行研究,并用双层频权剪叉算法计算出白苔对病性证素的诊断权值。结果:白苔病例中出现频率较高的病性证素是气虚、湿、热、血瘀等,但阳虚、寒的病例中出现白苔的比率更高(P0.01或P0.05),白苔对阳虚、寒的诊断权值亦高。结论:白苔与阳虚、寒的关系较为密切,同时与湿、痰、气虚等病性证素也具有一定的相关性。     

BP神经网络设计探讨

目的：建立BP神经网络模型时，设计合适的BP神经网络参数。方法：从训练集的选取、输入变量的选择、网络权值的设置等几个方面详细论述了BP神经网络在设计时应注意的问题。结果：使用Matlab5．3软件编写程序，结合具体实例分析可见BP神经网络有较好的判别效果。结论：BP神经网络作为一个标准的非线性数学模型。在医学研究中有广阔的应用前景，特别是在判别分析、生存分析领域中。应进一步应用并推广。     

基于神经网络的医疗诊断专家系统

以肺癌诊断专家系统为例 ,阐述了基于神经网络的医疗诊断专家系统的原理、应用及特点     

基于兴趣检索方法在医学中的应用研究

目前医学信息检索的基本方式主要是:数据库检索和WWW信息检索. 1 数据库检索数据库检索,不同的检索系统,其检索的具体步骤可能有所不同,但其基本程序,构造检索提问式的方法、策略却是大体相同的.