基于螢火蟲(chóng)算法的中醫(yī)癥狀規(guī)范和組方規(guī)律研究.pdf

1、中醫(yī)是中國(guó)古人同疾病抗?fàn)幍慕?jīng)驗(yàn)和理論知識(shí)的承載體，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期醫(yī)療實(shí)踐才逐步形成并發(fā)展為理論體系的。然而，在傳統(tǒng)中醫(yī)的診療過(guò)程中，由于學(xué)術(shù)觀點(diǎn)、經(jīng)驗(yàn)在地域、時(shí)間、醫(yī)家個(gè)體等方面的差異，以及醫(yī)療對(duì)象較大的個(gè)體差異，醫(yī)案書(shū)寫(xiě)往往帶有較多的模糊與不規(guī)范性。而在計(jì)算機(jī)對(duì)中醫(yī)病例的輔助分析中，醫(yī)案的不規(guī)范性往往是數(shù)據(jù)挖掘的障礙。由此可見(jiàn)，醫(yī)案癥狀的規(guī)范有利于掃除計(jì)算機(jī)輔助研究分析的障礙，更好的研究和分析醫(yī)案。核心方是治療某種疾病的基本方，在實(shí)際診療中

2、，中醫(yī)師會(huì)根據(jù)患者實(shí)際病情，在核心方的基礎(chǔ)上加減化裁而得到處方。另外，治療同一疾病，不同醫(yī)家治療方藥往往也有相通之處，在大量的名老中醫(yī)醫(yī)案中，對(duì)不同醫(yī)家治療同一疾病核心方的提取，有利于實(shí)習(xí)醫(yī)生迅速掌握相同類型病癥的治療,縮短培訓(xùn)的周期。本文針對(duì)中醫(yī)醫(yī)案不規(guī)范和尋找組方規(guī)律的問(wèn)題，通過(guò)對(duì)螢火蟲(chóng)算法的改進(jìn)，并將改進(jìn)的算法用到模糊聚類中，用來(lái)規(guī)范醫(yī)案和提取核心方，具體研究成果如下：
　　(1)螢火蟲(chóng)算法是比較新的智能算法雖然已經(jīng)得了廣泛

3、的應(yīng)用，但仍存在收斂精度不高，后期收斂速度慢，易陷于局部最優(yōu)的缺陷,本文針對(duì)這些缺陷，提出了一種結(jié)合吸引度和個(gè)體距離的新的選擇機(jī)制。新的選擇機(jī)制在收斂的精度和避免過(guò)早的陷于局部最優(yōu)方面得到了明顯的改善，提高了算法的性能。
　　(2)在模糊C-均值聚類算法中引入NFA算法，利用螢火蟲(chóng)算法的全局尋優(yōu)能力強(qiáng)的特性，提出了NFAFCM算法。該算法有效地克服了FCM算法對(duì)初始值敏感、容易陷入局部最優(yōu)的缺陷，同時(shí)也進(jìn)一步增強(qiáng)了螢火蟲(chóng)算法的局部

4、搜索能力。
　　(3)基于改進(jìn)的螢火蟲(chóng)算法的聚類算法的自動(dòng)文摘模型是對(duì)基本的算法加以轉(zhuǎn)換，把要提取的對(duì)象由數(shù)據(jù)庫(kù)中的理論點(diǎn)轉(zhuǎn)換為文摘模型中的向量，一個(gè)向量表示文檔中的一句話。然后將醫(yī)案向量化，最終通過(guò)對(duì)不規(guī)范醫(yī)案的整理得到規(guī)范的醫(yī)案。
　　(4)將基于改進(jìn)的螢火蟲(chóng)算法的聚類算法應(yīng)用到處理中醫(yī)藥方中，對(duì)相同病癥的藥方采用NFAFCM算法進(jìn)行聚類，然后得到關(guān)于這類病癥的核心方。核心方的提取為中藥方的學(xué)習(xí)提供了參考，對(duì)年輕中醫(yī)醫(yī)生