基于神经网络的中医辨证软计算方法研究

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中医辨证是中医理论的重要内容,也是中医诊病治病的必用方法。古往今来,为名医者探讨和研究的重要内容,也是医技的重要表现内容。中医认为人是一个整体,人体的生理机能与自然界的一般变化相适应,当人体产生疾病时,可以通过中医“四诊”信息了解人体生理功能和病理变化,据此辨证论治。证是临床遣方用药的基础,辨证的准确程度直接关系到临床疗效。中医辨证的优点在于它是无痛、无伤的诊断疾病的方法。无论多么复杂的病症,通过“望、闻、问、切”查看患者的表现症状,就能快速地阐明主要的病理过程。因此,在临床应用、自我诊断方面具有重要的价值。然而,由于传统的四诊方法依赖于医生直观的定性观察,对病证的辨证分析如同黑箱处理,辨证过程更是让人百思不解。这些缺点给中医辨证的进一步发展带来严重的困难,更有人开始怀疑中医诊病的科学性。因此,对中医辨证的客观化、可计算性进行研究,对于中医辨证智能化,及中医教学、科研手段的现代化,具有重要的理论。论文基于人工神经网络对中医面诊.证素辨证和胃炎-脏腑辨证的智能化计算进行了研究.首先从神经网络的定义出发,分析了目前常用的神经元模型的特点和对函数的逼近能力;其次基于人工神经网络对中医面诊、证素辩证进行了有针对性地研究。在传统神经网络模型的基础上,根据中医面诊与证素辩证的特点,设计用于中医面诊-证素辨证的神经网络模型.该模型主要有不同于常规神经网络模型的输入预处理层和输出后处理层以及中间辨证计算隐层组成。中医面诊-证素辨证神经网络具有对样本病例的记忆能力,并能对临床病例进行出较准确的辨证分型。接着又基于人工神经网络对中医脏腑辩证中的胃炎进行了有针对性地研究。在传统神经网络模型的基础上,根据中医脏腑辩证的特点,设计用于中医胃炎-脏腑辨证的神经网络模型。该模型主要有不同于常规神经网络模型的输入预处理层和输出后处理层以及中间辨证计算隐层组成。中医胃炎-脏腑辨证神经网络具有对样本病例的记忆能力,并能对临床病例进行出较准确的辨证分型。最后对论文的研究内容进行了总结并对中医的信息化、客观化、标准化进行了展望。
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