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ISSN: 2333-9721
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方剂治法模型知识库的扩展设计和建模实验研究

Keywords: TCM prescription, knowledge discovery, machine learning

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Abstract:

目的 完善方剂知识发掘的方法,在提高方剂治法模型识别能力的同时,发现影响模型稳健性的关键因素。方法 提出中医方剂智能分析系统(CPIAS)知识库的扩展和改进设计,如效-候关系启发式筛选规则的建立,效-素关系、效-素关系鉴别、素-证关系等知识表的创建。在此基础上,CPIAS计算出量化数据,应用中医方剂分类模式识别系统(CPSVM)进行方剂治法建模实验,并对学习结果进行分析。结果 利用知识库扩展和改进后的计算结果构成数据样本时,CPSVM机器学习水平明显提升。结论 方剂功效筛选、方剂症状排序、方剂证素集合是影响中医方剂治法模型构建质量的关键性因素

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