【摘 要】
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目的：提出一种符合中医理论的多标记学习算法来建立四诊信息融合的辨证模型。方法：基于标记相关特征的多标记学习算法(REAL)对793例中医心系疾病四诊数据建立了辨证模型，并对ML-KNN、BSVM、ECC、BP-MLL、Rank—SVM、LIFT这6种先进的多标记学习算法进行了比较，观察这些算法对证型的识别准确率。同时对识别率最高的辨证模型进行了预测实验。结果：基于标记相关特征的多标记学习算法对证型
【机 构】
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海中医药大学基础医学院 华东理工大学机械电子工程中心
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目的：提出一种符合中医理论的多标记学习算法来建立四诊信息融合的辨证模型。方法：基于标记相关特征的多标记学习算法(REAL)对793例中医心系疾病四诊数据建立了辨证模型，并对ML-KNN、BSVM、ECC、BP-MLL、Rank—SVM、LIFT这6种先进的多标记学习算法进行了比较，观察这些算法对证型的识别准确率。同时对识别率最高的辨证模型进行了预测实验。结果：基于标记相关特征的多标记学习算法对证型的识别率最高。该方法提取的特征参数恰好涵盖了中医“望闻问切”四诊的特征，与中医理论基本吻合。该模型预测的正确率、漏判率、误判率都在可接受范围。结论：REAL方法是一种新颖的多标记算法，能够充分考虑证型与症状之问的关系，适合于建立四诊信息融合的辨证模型。
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