换一批融合定性定量分析和神经网络的失眠辨证辅助决策模型构建与验证
Construction and Validation of an Assisted Decision-Making Model Integrating Qualitative-Quantitative Analysis and Neural Networks for Insomnia Syndrome Differentiatio
摘要目的 基于中医理论和神经网络构建辨证辅助决策模型,挖掘名老中医治疗失眠医案,为临床辅助诊断及应用提供参考.方法 对1205例名老中医治疗失眠医案进行数据规范和编码处理,采用极端梯度提升(Extreme gradient boosting,XGBoost)算法定量提取核心症状,依托中医理论定性分析其准确性;构建以反向传播(Backpropagation,BP)神经网络架构为核心并融合粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)的失眠辨证辅助决策模型,通过准确率、均方误差(Mean squared error,MSE)、F1分数(F1-score)评价模型性能,利用仿真数据,验证模型可靠性.结果 综合XGBoost特征提取和中医理论分析筛选出核心症状73个,优化后模型准确率为88.80%,MSE为0.041,证型1-5的F1-score分别为89.86%、87.76%、93.22%、87.03%、84.51%,仿真数据验证准确率为89.17%.结论 中医定性理论和定量数据融合增强了特征提取过程的可解释性,融合定性定量分析构建的失眠辨证辅助决策模型具有良好性能,为中医智能化诊疗提供了新方法.
更多相关知识
关键词
失眠定性定量分析辨证模型神经网络InsomniaQualitative and quantitative analysisSyndrome differentiation modelNeural networks
分类号
R256.23（中医内科）
栏目名称
DOI
10.11842/wst.20250416005
发布时间
2026-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
- 浏览2
- 被引0
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
