粗糙集结合神经网络的哮喘辨证分型法
董国华
朱莉乐
李璟健
朱习军
1.青岛科技大学信息与科学技术学院 青岛 2660612.青岛科技大学信息与科学技术学院 青岛 2660613.青岛科技大学信息与科学技术学院 青岛 2660614.青岛科技大学信息与科学技术学院 青岛 266061
摘要：传统中医辨证模式都是依靠个人经验进行观察判断和分析，主观性强，利用智能信息处理方法，能使中医诊断中的辩证得到客观量化。利用粗糙集理论对数据的属性进行约简，从而简化决策表，寻求症候辩证的更优解，以达到更高的准确率。将粗糙集与 BP 神经网络相结合对哮喘进行辨证分型，收敛效果和准确率方面都有较大提高，实验结果表明该融合方法对训练速度有很大提高，准确率可以达到90％，效果大大好于使用 BP 神经网络单分类器。
关键词：粗糙集BP 神经网络哮喘辨证分型
分类号：TP18(自动化基础理论)
资助基金：青岛市科技计划(编号11-2-4-3-(6)-jch)山东省自然科学基金(编号2013ZRB019B3)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1622-1626 )
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