原文服务方: 中西医结合心脑血管病杂志       
摘要:
Markov模型是一个动态的随机数学模型,并且依靠目前的状态和趋势可以预测其他状态变化下的情况.在20世纪初首次提出来之后,现已经广泛应用于以下领域:疾病的自然病史和发生概率的预测;临床疗效的评价和疾病预防的收益;分析药物的代谢过程和药物的遴选.本文在阐述Markov模型在医学领域的广泛应用和局限性的同时,期望将其应用于中医药领域疗效评价,寻求中医药广泛公认的疗效评价方法.
推荐文章
Markov逻辑网在链接预测中的应用
链接预测
Markov逻辑网
Markov网
统计关系学习
机器学习
基于Markov链的最优化模型在长江水质预测中的应用
马尔科夫链
一步状态转移概率矩阵
最优化模型
预测
主分量分析和因子隐Markov模型在机械故障诊断中的应用
主分量分析
因子隐Markov模型
冗余消除
故障诊断
模式识别
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 Markov模型在医学中的应用现状
来源期刊 中西医结合心脑血管病杂志 学科
关键词 Markov模型 应用 中医药 疗效评价
年,卷(期) 2013,(5) 所属期刊栏目 论坛
研究方向 页码范围 513-514,533
页数 3页 分类号 R311
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王承龙 75 690 15.0 24.0
2 王强 中国中医科学院医学实验中心 20 86 6.0 9.0
3 王少丽 25 71 5.0 8.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (66)
共引文献  (46)
参考文献  (22)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (10)
二级引证文献  (5)
1900(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
1980(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1986(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1987(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1988(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1997(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1998(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
1999(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2000(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2003(8)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(6)
2004(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2005(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2006(7)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(4)
2007(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2008(8)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(5)
2009(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2011(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2013(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
Markov模型
应用
中医药
疗效评价
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中西医结合心脑血管病杂志
半月刊
1672-1349
14-1312/R
大16开
太原市解放南路85号
2003-01-01
中文
出版文献量(篇)
16536
总下载数(次)
0
总被引数(次)
91337
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导