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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。

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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。

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