基于数据发掘的Ⅱ型糖尿病证候诊断标准模型树破及利用的研究

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基于数据发掘的Ⅱ型糖尿病证候诊断标准模型树破及利用的研究

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毕业论文范文题目：基于数据发掘的Ⅱ型糖尿病证候诊断标准模型树破及利用的研究，论文范文关键词：基于数据发掘的Ⅱ型糖尿病证候诊断标准模型树破及利用的研究
基于数据发掘的Ⅱ型糖尿病证候诊断标准模型树破及利用的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：目标：以2型糖尿病证候诊断标准模型树破及利用的研究为切入点，探究证候诊断标准树破的方法。方法：首先从Internet收集了Fisher-iris数据；其次，通过打算机文献检索式检索，收集了从1984年～2005年间的中国生物医学文献光盘数据库及中国学术期刊全文数据库等文献材料；通过发放临床考察表，对2003～2006年来自河南中医学院一附院等三家病院的合乎病例抉择标准的门诊及住院的2型糖尿病患者进行临床考察。经数据预处理，树破文献数据库跟临床数据库。选取人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)、含混体系(fuzzysystem，FS)，发展2型糖尿病证候诊断（略..）标准模型树破及利用的研究。用MATLAB6.5编程。本论文采取动态科荷伦网络，它的输出成果能反应输入样本的图形分布特点，在联结权的调剂中，使权的分布与输入样本的概率密度分布类似，在此基本上，通过增加动态神经元构成一种动态自适应神经网络。待动态层神经元牢固后，把输入层与动态层间的权值转换为含混推理体系相应规矩的属性附属函数核心，通过与神经网络辨识率比较，始终调剂含混规矩及相应的函数参数，终极获得最优含混规矩。模型通过Fisher-iris数据测验其坚固性，基于临床数据发掘成果，参考文献数据发掘成果，根据中医基本实际，获得2型糖尿病常见证候诊断标准，并（文章此处忽略..）通过测试数据测验其公道性。成果：基于Fisher-iris数据，动态层牢固后神经元增至9个，获取3个含混规矩，采取测试样本测验，成果辨识率为94％。该模型用于文献数据，动态层牢固后神经元增加至22个，获取9个含混规矩，采取测试样本测验，成果辨识率为86％。基于临床数据的成果是动态层牢固后神经元增加至118个，获取的含混规矩数为24个，对临床数据测试样本的辨识率为74％。通过规矩转换，主次症的筛选，根据常见证候断定设定及中医证候辩证标准，明白6个证型及其对应的主、次症，6个证型分辨为气阴两虚证、血瘀证、肺燥津伤证、胃热炽盛证、湿热中阻证、肾阴亏虚证。2型糖尿病常见证候诊断标准为：1)气（此处忽略..）阴两虚证：主症：疲惫乏力，舌质红，心悸，薄苔。次症：口渴多饮、脉细数、自汗、少苔、失眠多梦、五心烦热、口干舌燥、便干、气短、盗汗。2)肾阴亏虚证：主症：尿频尿多、红舌、腰膝酸软、糜泔脂膏。次症：少苔、脉细数、手足心热、口渴、耳鸣耳聋、口干舌燥、失眠多梦。3)血瘀证：主症：瘀斑舌、面色晦暗、脉弦、狄暗舌。次症：舌质暗红、肢体麻痹、肢体苦楚悲伤。4)肿燥津伤证：主症：口渴多饮、红舌、咽干、口干舌燥、舌苔黄、尿多尿频。次症：薄苔、多食易饥。4)胃热炽盛证：主症：多食易饥、舌苔黄、便于、口渴多饮、红舌。次症：身热、浮躁易怒、心悸、小便量多。5)湿热中阻证：主症：胃脘胀满（文章此处忽略..）、腻苔、舌苔黄、腹部胀满、身材困重。次症：舌质红、耳鸣耳聋、口苦、口渴多饮、口粘腻、口干舌燥。论断：通过Fisher-iris数据测验模型，表明该方法所获取的含混分类规矩以较高的精度反应了学习样本集中存在的法则性，阐明了模型的坚固性。通过比较基于文献数据模型发掘成果，与基于临床数据获得的成果中的气阴两虚证、血瘀证、肺燥津伤证、肾阴虚证四个证型分辨对应的主、次症基本相同，发掘的成果阐明了该模型可用于2型糖尿病证候诊断标准的研究。

以上为本篇毕业论文范文基于数据发掘的Ⅱ型糖尿病证候诊断标准模型树破及利用的研究的介绍部分。

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