【摘 要】
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针对中医八纲辨证诊断模型因人工设定参数不准确导致模型训练时间过长、无法收敛和易忽略症状与证型间的一对多关系导致诊断结果存在证型遗漏的问题,提出利用深度置信网络RBM
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针对中医八纲辨证诊断模型因人工设定参数不准确导致模型训练时间过长、无法收敛和易忽略症状与证型间的一对多关系导致诊断结果存在证型遗漏的问题,提出利用深度置信网络RBM机制,通过对输入的样本特征向量逐层进行拟合获得模型最佳权重与阈值,从而解决参数设定问题;同时采用二元关联多标签分类算法解决一对多关系,提高诊断结果准确率。实验表明,改进后的算法有效可行。
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