中医健康状态智能辨识模型的研究现状.pdfVIP

全国第十二次中医诊断学术年会论文集 4．3证型繁杂辨证施治 ／bJL乳头状瘤病证型较为复杂．有较多相兼证型。其原因有三：首先，本病患者为未满十二周岁的患儿，古语云：小 儿为“稚阳稚阴”之体。其伴随气候变化或应用药物的寒热．多会表现出不同证候，亦可多证相兼；其次，本病为毒邪所 生，依尤在径曾所论“毒者，邪气蕴蓄不解之谓”【】，说明其病程较长，加之本病易于复发，故每次发病，病情皆有不同，使 得本病未愈，又患其他病邪，所以，兼症百出；最后。本病发于咽喉，而其为经脉循聚之所，仅除足太阳经循行他处外。其 余十一经脉皆内循咽喉，故病发时可引起多脏受累，故证型繁复。 综上所述。针对本病的中药辅助治疗，仍需依据不同证型进行深入探讨，这也将成为中医药治疗儿童喉乳头状瘤病 的研究重点和难点。 参考文献： [2]全国科学技术名词审定委员会．中医药学名词[M]．北京：科学出版社，2005：15—108． [3]金实．中医内伤杂病临床研究[M]．北京：人民卫生出版社，2009：6—7． 【4]张宗良．喉科指掌[M]．北京：人民卫生出版社。1980：1． [5]丁甘仁．药性辑录[M]．福建：福建科技出版社。200r7：23． [6]汪昂．医方集解[M]．上海：上海科技出版社，1959：245． [7】尤怡．金匮要略心其[M]．上海：上海人民出版社。1975：29． 中医健康状态智能辨识模型研究现状 杨雪梅甘慧娟赖新梅周常恩 陈梅妹李灿东’ (福建中医药大学中医证研究基地，福州350108) 摘要：健康状态辨识是一个分类问题，该类算法模型在数据挖掘、人工智能、机器学习等领域都有深入的涉及。本文 在总结分析中医专家系统、各种机器学习算法模型和证素辨证模型利弊的基础上，提出了中医健康状态辨识模型算法研 究的基本框架。本领域的探索将有助干推动中医健康理论创新，同时也为健康状态辨识工具的研发提供方法学平台。 关键词：健康状态；智能辨识算法模型；综述； Researchonmodeland ofhealthstatedifferentiation algorithm YANG Xue-mei，GAN Xin-mei，ZHOU Mei-mei，U Hui-juan，LAI Chang-en，CHENCan--along‘ (ResearchBaseofTCM ofTraditionalChinese syndrome，FujianUniversity Medicine，Fuzhou350108，China) Abstract：Health刚aledifferentiationisa aboutclassification．Suchandmodelsindata problem algorithms mining, artificial andotherRre88have involved．Theandcon8ofTCM learning expert inteligence,machine in--depth pros systems, and dement modelsare thebasic of machine differentiationdiscussed,thenframeworkresearch learningalgorithmssyndrome of state is 蚰themodeland health differentiation researchOnthisfieldwouldbe forthe algorithm pl