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基于机器学习技术的《伤寒论》方证分析方法研究

的开题报告

一、研究背景和意义

《伤寒论》作为中医临床必修经典，是中医临床实践的基石之一。

通过对《伤寒论》的研究，可以深入了解中医药学科的基础理论和临床

实践，对于提升中医临床医生的诊疗能力有重要意义。然而，由于《伤

寒论》的篇幅庞大，内容复杂，方证分析方法繁多，导致许多医生及中

医学生的学习和理解存在一定难度。本研究将发掘机器学习技术在《伤

寒论》方证分析中的应用，为临床医学教育和医生诊疗提供新思路和新

方法。

二、研究内容

本研究将基于机器学习技术，结合传统中医理论，对《伤寒论》中

的方证进行分析和建模。具体包括以下几个方面：

1、对《伤寒论》进行全面的分析和梳理，总结方证分析的规律和方

法，搭建方证分析的基础数据。

2、对机器学习算法进行研究，包括数据挖掘技术、分类算法、聚类

算法等。选择合适的算法，并进行算法的优化和改进。

3、结合机器学习算法和方证分析方法，建立方证分析的模型，通过

大量的数据训练和测试，验证模型的准确性和可靠性。

4、将建立的模型应用到临床实践中，评估其在临床诊疗中的价值和

意义，促进临床医师的发展和提高。

三、研究方法和技术路线

1、文献研究法：对《伤寒论》进行全面的文献研究和分析，总结其

基本理论和方证分析方法。

2、数据挖掘和机器学习技术：对机器学习技术进行综合研究和探索，

包括数据预处理、特征提取、分类算法、聚类算法等，并通过Python等

工具进行模型实现。

3、模型评估：通过大量的数据训练和测试，评估模型的准确性和可

靠性，并进行模型的优化和改进。

四、研究计划和预期成果

1、第一年：完成对《伤寒论》的文献研究和分析，全面了解其方证

分析的基本规律和方法，制定机器学习算法和搭建方证分析的基础数据。

2、第二年：进行机器学习技术的研究和探索，包括数据预处理、特

征提取、分类算法、聚类算法等，选择合适的算法，并进行算法的优化

和改进。

3、第三年：结合机器学习算法和方证分析方法，建立方证分析的模

型，通过大量的数据训练和测试，验证模型的准确性和可靠性。

4、预期成果：建立基于机器学习技术的《伤寒论》方证分析模型，

通过临床实践验证其在临床诊疗中的价值和意义，提升中医临床医师的

诊断和治疗能力。