基于深度森林算法的慢性胃炎中医证候分类

• 作者: 付晶晶 刘国萍 刘章鹏 王忆勤 郭睿 钱鹏 颜建军
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 证候分类 深度森林 深度学习 慢性胃炎 中医
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 593-599
• 页数: 7页
• 分类号: R241
• 字数: 5511字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20180410001

摘要

针对中医问诊复杂性和非线性的特点,采用深度森林算法(gcForest)构建慢性胃炎中医问诊证候分类模型.利用gcForest分析慢性胃炎问诊数据,建立证候分类模型,并与DBN和DBM两种深度学习算法以及ML-KNN、BSVM、ECC、RankSVM、LIFT这5种多标记学习算法构建的模型进行比较.实验结果表明,该模型在多标记评价指标和单个证型的分类准确率上都优于其他算法,能有效地解决慢性胃炎中医问诊证候分类问题,通过该算法建立的模型分类效果良好,可以为慢性胃炎证候量化诊断研究提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘国萍	上海中医药大学四诊信息综合实验室	51	255	10.0	15.0
2	郭睿	上海中医药大学四诊信息综合实验室	55	266	10.0	15.0
6	王忆勤	上海中医药大学四诊信息综合实验室	259	1999	24.0	35.0
7	颜建军	华东理工大学机械与动力工程学院	21	213	9.0	14.0
8	付晶晶	上海中医药大学四诊信息综合实验室	20	121	7.0	10.0
9	刘章鹏	华东理工大学机械与动力工程学院	1	1	1.0	1.0