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心系基础证文献资料
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基于人工神经网络的心系基础证诊断模型构建
目的:探讨心系病位、病性特征与基础证的相关性.方法:利用MATLAB神经网络工具箱,建立心系基础证BP神经网络诊断模型,选择400例心系病案资料作为训练样本,100例作为测试样本.结果:模型对心系基础证诊断正确率均在84.00％以上,平均诊断正确率达90.63％,误判率4.50％,漏判率4.88％,对终“证”的诊断正确率为73.00％.结论:利用BP神经网络算法能较好地模拟心系病位、病性特征与基础证的非线性映射,该思路可进一步应用于五脏系统辩证体系中,为病证规范化及诊断信息化提供方法学参考.
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应用模糊数学探讨心系病位、病性特征与基础证的相关性
运用模糊数学方法探讨心系病位、病性特征与基础证的相关性.根据五脏系统辨证体系,结合模糊识别中的“择近原则”,利用MATLAB建立心系基础证模糊识别模型,对1741份心系病案资料进行检验,并分析模型中蕴含的隶属关系.心系病位、病性特征与基础证存在模糊映射关系；大部分隶属关系能够较好的反映心系基础证病位、病性特点,个别隶属关系还提示兼夹病位及病性.利用模糊数学方法能较好的模拟心系病位、病性特征与基础证的模糊映射关系,该思路可应用于五脏系统辨证体系中,为病证规范化研究提供参考.
