【摘 要】
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数据质量在很大程度上决定了中医证侯辨识模型的精度。临床实践中,数据缺失的现象非常普遍。现有的中医证侯辨识知识发现方法在数据不完备时,都存在一定的局限性。笔者研究一
【机 构】
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上海交通大学继续教育学院,上海市曙光医院肝病研究所
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数据质量在很大程度上决定了中医证侯辨识模型的精度。临床实践中,数据缺失的现象非常普遍。现有的中医证侯辨识知识发现方法在数据不完备时,都存在一定的局限性。笔者研究一种面向不完备数据的肝硬化证侯辨识知识发现方法。基于对象间的相似关系,建立相似性框架下可信完备模式挖掘方法,进而构建可以应用于肝硬化证候辨识的知识获取方法。该方法获取了肝硬化中医诊疗规则,对于新收集肝硬化病例数据,自动辨识其证侯。通过实例验证,表明通过文中所提方法辨识所得证侯与临床医生辩证结果具有较好的一致性。
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