粗糙集结合神经网络的哮喘辨证分型法

• 作者: 朱习军 朱莉乐 李璟健 董国华
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 BP 神经网络 哮喘 辨证分型
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 1622-1626
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3676字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn1672-9722.2015.09.017

摘要

传统中医辨证模式都是依靠个人经验进行观察判断和分析，主观性强，利用智能信息处理方法，能使中医诊断中的辩证得到客观量化。利用粗糙集理论对数据的属性进行约简，从而简化决策表，寻求症候辩证的更优解，以达到更高的准确率。将粗糙集与 BP 神经网络相结合对哮喘进行辨证分型，收敛效果和准确率方面都有较大提高，实验结果表明该融合方法对训练速度有很大提高，准确率可以达到90％，效果大大好于使用 BP 神经网络单分类器。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱习军	青岛科技大学信息与科学技术学院	28	61	4.0	5.0
2	董国华	青岛科技大学信息与科学技术学院	7	23	3.0	4.0
3	朱莉乐	青岛科技大学信息与科学技术学院	2	6	2.0	2.0
4	李璟健	青岛科技大学信息与科学技术学院	1	4	1.0	1.0