基于粗糙集的复方右归丸优化与验证

目的:探讨粗糙集理论在中医方证研究中的作用,为更好的研究中药大复方提供新的方法。方法:复制肾阳虚大鼠模型,同时用右归丸不同配比药液干预,分别观察早期、中期和晚期肾阳虚大鼠甲状腺和性腺轴功能指标,应用粗糙集理论建立起药物与证候指标之间的数学模型,分析复方右归丸中各药物的重要性,对药方进行优化并给予验证。结果:肾阳虚大鼠服用基于粗糙集法的优化药方后,各项指标都比原方达到了更理想的预期值,粗糙集模型预测误差基本保持在10%左右,说明该预测模型对于中药复方的优化是可行的。结论:粗糙集可用于复方配伍研究。     

粗糙集理论在中医证素辨证研究中的应用

介绍利用最新的机器学习理论———粗糙集,对中医诊断证素推理规则的获取、症状辨证素的量表制定等证素辨证研究的关键问题所做的一些探索性研究工作。首先阐明了粗糙集的基本思想,然后给出了问题解决的方法和步骤,并指出粗糙集理论在证素辨证研究中的应用值得进一步深入。     

一种改进的基于正区域的决策树算法

首先分析了基于正区域、基于粗糙边界和基于依赖度的属性选择标准的关系,并证明了这三种属性选择标准彼此等价.然后以正区域的属性选择标准为代表,分析了、基于正区域的决策树生成算法的优点和不足.针对这些不足,给出了一种新的属性选择标准,即基于伴随正区域的属性选择标准.用新的属性选择标准生成的决策树一般具有叶子数目较少,叶子的平均深度也较小,且叶子具有较强的泛化能力.最后,用一实例说明了新的属性选择标准的优越性.     

一种基于粗糙集的分类数据挖掘算法

目前,粗糙集理论及数据挖掘的研究已经成为热点领域.本文提出一种基于粗糙集理论的分类数据挖掘算法,从实际数据出发,运用不同简化层次的算法,导出每个层次上的信息集,最后得到规则集.在进行推理和决策分析时,按照一定算法进行匹配,得出结论.算法分析表明,这一算法属性约简具有较好有效性,可减少未知样本参与分类的决策属性,适合模型相对稳定、更新不频繁且建模过程可以在后台进行的应用.     

粗糙集近似与信息粒度

用粗糙集近似描述了三类常见信息系统(即Pawlak信息系统、不完备信息系统、不完备模糊信息系统)中对象的基本信息粒度.通过信息系统中对象属性值关于对象属性近似空问的上近似可以得到与对象具有相同或相似信息的对象集,即利用对象属性值关于对象属性近似空间的上近似将对象属性值信息变换成为对象的基本信息粒度. .所得结论对信息系统中基本信息粒度的物理意义有了比较清楚和更加合理的解释.     

可变精度粗糙集β值的增量计算

目前对于可变精度粗糙集中变精度参数β计算的研究,主要集中在非增量方面.当处理大量数据时,需要能够动态计算的方法,本文提出了一种增量计算β值的方法ICObeta.该方法以分类质量作为确定性度量的标准,以最大确定性度量为目标,来选取合适的β值.ICObeta相比于非增量的方法,具有动态增量和计算开销显著降低的优点,并通过实验证实了增量计算的优点.     

基于粗糙集理论的右归丸配伍研究

中医方剂在机体中的作用十分复杂,存在着大量的不确定信息.在获得动物实验数据的基础糙集理论对右归丸中各组成药物的地位及其与证候指标的关系进行了分析.研究结果提示基于粗糙集理研究具有一定的意义与实践价值,对方剂优化具有指导作用.     

基于粗糙集理论从管理体制维度对社区卫生服务评价指标体系优化研究

目的 对深圳市社区卫生服务评价指标体系管理体制维度的指标进行约简优化.方法 对深圳市2016年30家社区健康服务中心绩效评价数据进行分析,基于粗糙集约简理论对指标进行优化,根据粗糙集知识信息量理论计算各指标重要度和权重,最后对约简后的指标进行有效性检验.结果 对31个管理体制维度的指标优化后保留其中11个指标,采用约简后的指标体系对管理体制维度进行综合评价,按照优秀、良好和一般3类标准对社区健康服务中心进行界定,其评判结果与实际测量指标完全一致.结论 基于粗糙集约简理论进行社区卫生服务评价指标体系的优化具有高度的可行性和可靠性.     

基于BP神经网络的中毒诊断模型的设计和建立

目的：考察基于BP神经网络的中毒诊断模型的诊断效果。方法：首先运用粗糙集算法对41例已确诊的中毒病例进行属性约简，然后将其分成训练集和预示集，通过对训练集的学习建立中毒诊断模型，对预示集进行中毒诊断。结果：预示集病例的诊断正确率为87．5％。结论：该模型设计合理，可以辅助医生通过中毒者体征对中毒进行初步诊断。     

数理方法在中医辨证学中的应用及分析

以统计学方法的聚类分析,数据挖掘技术的决策树、关联规则、粗糙集、判别分析等数理方法为例,对其在中医辨证学中的应用进行总结、分析;查阅、整理相关文献,将部分学者对其在中医辨证学中的应用进行回顾;结合中医传统理论及其数理思想和方法,发现其在中医学辨证中有一定的适用性,也存在一定的问题。