基于周期图法的运气学说周期探讨

来源 :广州中医药大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:xd5357
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目的:对中医运气学说的研究,一直以来都是中医研究的重要内容。长期以来,运用气象、临床资料对运气学说的研究从来没有停止过。新中国成立后,气象观察站网遍及全国。得益于气象资料的积累,上世纪80年代开始,全国各地开展了广泛的对运气学说的印证性研究。方法学上,亦逐渐趋于客观,从枚举法转向数理统计方法。然而,当前运气学说的研究上,存在评价标准混乱,指标选用不一的现象。对于何种指标能够反映主运、主气或客运、客气上,尚缺乏系统的研究。而在运气学说周期的探讨上,当前绝大多数研究均立足于时域上的探讨,而忽略了运气理论周期其本身就是一种频率的事实。鉴于此,本文的目的在于通过统计学假设检验对运气学说研究的气象指标进行系统研究,同时,立足于频域的角度,运用地面气温资料及肺炎临床病例对运气理论中的周期性进行探讨。方法:运用R.3.3.2进行统计分析和绘图。先对资料的年份进行重新编码:以大寒节气作为一个运气年的开始,小寒节气最后一天作为一个运气年的结束,以大部分时间所在的年份作为运气年的标记。其后,计算运气年1952年-运气年2014年各年份的运气格局。研究分为4部分:第一部分探讨地面气温与运气周期的相关性,对广州、北京两地按岁运-运气年、司天-运气年、岁运-主运、司天-主气分组计算的日平均气温均值进行方差分析。运用余弦曲线对月份-日、岁运-主运、司天-主气分组计算的日平均气温均值进行拟合,并对月份-日的拟合曲线进行求导。运用岁运-主运、司天-主气的的余弦拟合模型对运气年2012年-运气年2014年的均值进行预测。对各客运、客气周期平均气温均值进行方差分析,并用Tukey’s检验进行两两比较。对广州60年日平均气温求百分比秩,百分比秩≤5%和≥95%分别定义为最冷、最热天气,对最冷、最热天气频数按岁运、司天分组进行统计描述、秩次分析及卡方检验,并运用周期图法探讨客运、客气周期,并通过周期函数曲线反映客运、客气变化与最冷、最热天气频数之间的动态关系。第二部分为症状信息提取与标准化,运用《中医诊断学》《诊断学》及1000份病例建立症状描述词库、症状标准化数据库、关键词-形容词数据库,运用正则表达式对症状描述进行预处理,使用基于最大概率法的直接提取方案和组合提取方案进行分词,从输出维度、手工处理症状描述数量、症状提取效果的角度比较不同的方案。第三部分为中医症状信息降维的探讨,采用标准化输出的症状数据集,对比不同次层神经元数量的 5 层 DBA(Deep Belief network Aotoencoder)降维效果,及 LPCA(Logistics PCA)和3层、5层DBA在症状信息中的降维效果。第四部分为肺炎病例分类及与主运、主气相关性探讨。对各主运、主气的性别分布采用卡方检验,对年龄分布采用Kruskal-Wallis H秩和检验。运用LPCA.16进行数据降维,对各病例主成分得分采用K-means聚类分析实现对病例进行分类,统计各分类出现构成比最高的前10个症状,并用关联规则分析提取频繁项集。运用卡方检验探讨病例分类与主运、主气的相关性,运用周期图法找出各类别的主要周期,对含有绘制主运、主气周期的,绘制其函数,探讨各类别其病例数与主运、主气之间的动态关系。结果:以地面气温为例,探讨气象资料与五运六气之间的相关性上,经方差分析,广州、北京两地各岁运-运气年、司天-运气年、岁运-主运、司天-主气分组计算的日平均气温均值差异不具统计学意义(P>0.20),对按月份-日、年内主运、主气分组计算的日平均气温均值气温余弦拟合曲线模型均成立(P<0.0001),模型拟合良好(调整后R2>0.95)。岁运-主运、司天-主气的拟合模型预测效果良好,运气年2012年-运气年2014年各主运、主气的日平均气温均值基本落在95%CI内,R2均大于0.95。对各客运、客气周期年平均气温均值进行Tukey’s检验显示,后两周期较前两周期均值高。最冷、最热天气频数分布上,岁运上,太过之年最冷天气频数较多,不足之年较少;太羽、少角、太徵、少宫、太商最热天气频数较多,而少羽、太角、少徵、太宫、少商最热天气频数较少。司天上,少阴君火、少阳相火、太阳寒水最冷天气频数较多,厥阴风木、太阴湿土、阳明燥金频数较少;少阴君火、太阴湿土、少阳相火最热天气频数较多,厥阴风木、阳明燥金、太阳寒水较少。各岁运、司天最冷、最热天气频数在各个客运、客气周期内的秩次分布总体上与其总频次相近,但各周期间秩次有波动,并非一成不变,卡方检验显示,各岁运、司天最冷、最热天气频数分布与客运、客气周期有关(P<0.0001)。周期图法示,最冷天气频数存在2年周期、3年周期、5年周期,通过周期的组合,可以生成6年周期、10年周期;最热天气频数存在6年周期和10年周期。各周期在大致区分频数多少上基本准确率,但在秩次上尚有不足。症状信息提取上,经过改良的直接提取方案和组合提取方案较单纯运用最大概率法分词而言,能够有效降低中文分词输出的维度数量。但两个方案仍有较多的症状描述需要手工处理,组合提取方案能够减少约一半的需要手工处理的症状描述。两个方案症状提取效果良好,直接提取方案准确率(100%)较组合提取方案(99.62%)高,组合提取方案通过提高在召回率(92.47%)从而令正确率(98.86%)高于直接提取方案(97.84%),症状描述数量的一阶差分随样本量增加而以指数的形式减少。降维方法探讨上,5层DBA中,在当前样本量下,降维的效果随着次层网络的神经元数量增加而减少。比较5层DBA、3层DBA及LPCA在不同维度在维度数量的效果,发现维度数量少于10时,5层DBA效果优于3层DBA和LPCA,维度大于10时,5层DBA和3层DBA效果相似,LPCA效果优于前两者。LPCA.16所获得的部分主成分与中医证候有相似之处。肺炎病例分类及与主运、主气相关性探讨上,经卡方检验,性别分布与各主运、主气无关(P>0.10)。Kruskal-Wallis H秩和检验提示各主运、主气年龄分布无差异(P>0.10)。使用各病例在LPCA.16中的得分进行聚类分析,Ward层次聚类提示可以将病例分为5类。运用K-means聚类分析将病例分为5类,结合各类别下症状的构成比及频繁项集,发现类别1为痰浊阻滞型,表现以咳嗽、白痰、气促、纳差、少痰、眠差、胸闷、稀痰、精神差、胸痛多见;类别2为痰热壅盛型,表现以咳嗽、气促、白痰、纳差、粘痰、眠差、黄痰、精神差、发热、胸闷多见;类别3为风热犯肺型,表现以咳嗽、发热、恶寒、纳差、头痛、黄痰、头晕、精神差、乏力、少痰多见;类别4为肺卫郁热型,表现以咳嗽、发热、恶寒、少痰、白痰、口干、纳差、气促、咽痛、黄痰多见;类别5为气虚外感型,表现以发热、纳差、精神差、眠差、恶寒、口干、乏力、咳嗽、头晕、气促多见。各类别频数分布与主运、主气有关(P<0.01)。周期图法示各类别均具有主运周期,类别1、类别2、类别3、类别4具有主气周期。各类别好均发于上半年,波峰多处于初之运、二之运、初之气、二之气。结论:1.基于分组计算的日平均气温均值主要表现为主运、主气效应,不宜用于客运、客气的讨论。气温余弦拟合曲线具备用于探讨主运、主气的稳定性、能反映地域气温差异、具有周期性变化及从五化的角度解释寒热变化特征。气温余弦拟合曲线可用于主运、主气的探讨。2.最冷、最热天气频数能反映岁运、司天间的差异,具有客运、客气的6年周期和10年周期,但周期实现的形式并不一样,最冷天气频数以2年周期叠加3年周期、5年周期实现,最热天气频数以单个6年周期、10年周期实现。最冷天气频数的5年周期及最热天气频数的6年周期、10年周期,其函数曲线的变化与相应岁运、司天五行属性的五化相符。运气学说的周期并不是仅仅是基于阴阳五行的机械推算,而是有现实可观察,客观可测量的方法进行研究。3.直接提取方案、组合提取方案能有效提取并标准化中医症状信息。4.在当前样本量下,输出维度数量较少时,宜使用5层DBA,否则,宜使用LPCA。5.肺炎病例证候的分布与主运、主气有关,其中4个类别具有主运、主气周期。6.周期图法能够动态反映运气格局变化带来的气象指标、证候分布的变动,有助于探讨运气学说的周期。7.气象指标、证候频数分布的时间序列中,存在但不限于运气理论的周期,运气理论的应用不宜拘泥于机械推算。
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