基于数据挖掘的弥漫性肺间质疾病中医证候诊断模型建立研究

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摘要：目的：基于数据挖掘技术，探索弥漫性肺间质疾病中医证候诊断标准模型。方法：采用流行病学方法，收集弥漫性肺间质疾病临床调查资料475份。采用人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）、模糊系统（fuzzy system，FS），构建基于动态Kohonen网络的自适应模糊推理系统模型。通过Fisher—iris数据检验模型可靠性。最后用该模型对临床数据挖掘，依据中医基础理论，获得弥漫性肺间质疾病常见证候诊断标准，并检验其合理性。结果：弥漫性肺间质疾病常见有痰瘀阻肺证、肺肾气阴两虚证、肺肾气虚证、痰热壅肺证、痰湿壅肺证等5个证候。证候诊断标准诊断符合率为73．8％。结论：该模型适用于中医证候诊断标准的研究，方法合理，结果可靠。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92257X/201012/36284643.html

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关键词：数据挖掘 Artificial network Fisher Neural 弥漫性肺间质疾病 证候诊断标准 数据挖掘 动态Kohonen网络