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2025-03-06 发布于广东
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基于机器学习方法构建气滞证及亚型证辨证决策网络模型.docx

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基于机器学习方法构建气滞证及亚型证辨证决策网络模型

基于机器学习方法构建气滞证及亚型证辨证决策网络模型（1）．．．．4

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

二、背景知识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

气滞证概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

机器学习方法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

辨证决策网络模型构建的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

三、数据收集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

数据收集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

特征选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

四、模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

模型构建思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

机器学习算法选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

亚型证决策网络模型的构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

五、模型性能评估与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

评估指标与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

模型性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

模型优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

交叉验证及结果对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

六、实证研究与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

实验数据介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

模型应用流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

七、模型推广与前景展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

模型推广价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

推广应用场景及潜力分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

未来研究方向与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

前景展望与预测分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

基于机器学习方法构建气滞证及亚型证辨证决策网络模型（2）．．．28

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

1.2气滞证及亚型证辨证决策网络模型的研究现状．．．．．．．．．．．．．．29

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.1中医诊断学的发展概况．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.2机器学习方法在中医领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.3基于机器学

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