基于神经网络中医五脏辩证计算模型的研究

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1、摘要中医辨证是中医理论的重要一环，是中医诊断疾病、对症下药的最主要的参考依据。然而，传统的中医诊疗过于依赖于医生直观的定性观察，而且辨证过程也以“体验"和“感悟"的人文方式为主。这些主观性特点在中医诊疗的可重复性上带来了一些争议，也对中医辨证的发展造成了一定的限制。充分利用现代科学技术手段研究中医辨证过程、认清中医辨证的客观机制，已经成为当今中医辨证客观化研究的趋势。其中，将计算机信息技术应用于中医诊疗之中，是近年来中医辨证客观化研究的主流之一。尤其是智能计算方法具有诸多的优点，其在中医辨证的客观化和可计

2、算化方面的应用，具有相当的实用性和科学性，将成为今后研究的趋势。论文在继承前人的研究成果的基础上，以中医五脏的量化辨证计算为主要的研究重点。首先，从神经网络的定义以及神经网络在数据处理方面的性质、特点出发，给出了多层前馈式神经网络逼近能力的证明，同时说明了三层前馈式神经网络能够且适合对中医辨证推理中的非线性、含有噪声或不完备的数据进行处理。其次，在中医五脏辨证研究中引入良导络理论，利用良导络皮电反应的经络量化检测值，结合中医全息反射理论，尝试构建从经络到五脏的反射推理的神经网络模型。该模型有不同于常规神经

3、网络模型的输入预处理层和输出后处理层以及中间辨证计算隐层组成，具有对样本病例的记忆能力，能对临床病例进行较为准确的辨证。紧接着引入中医五行体系尤其是五行相生相克特性的动力学模型对神经网络推导出的五脏量化指标进行整体平衡状态的量化计算，构建了可行的五脏平衡量化计算模型。最后对论文的研究内容进行了总结并对中医的信息化、客观化、标准化进行了展望。关键词：中医辨证信息处理；中医经络；人工神经网络；动力学模型AbstractAstheimportantpartoftheTMtheory,thesyndromedif

4、ferentiationisthevitalevidenceofthediagnosisandprescription，whichisbasicallydependedonthequalitativeobservation,theinstinctandpersonalexperienceoftheclinician．ThesubjectivityhasraiseduncertaintieswiththereproducibilityofTMdiagnosisandimposedsomerestrictio

5、nonthedevelopmentofTM．IntheresearchofTM，theutilizationofmodemscienceandtechnology,especiallythecomputerscienceandtechnology,hasexenedtheimportanteffecttotherecognitionofobjectivityofmechanismofTCMsyndromedifferentiation．Thepracticalandscientificintelligen

6、tcomputationmethodhasgainedconsiderableadvantageinthismovement．Groundedontheformerresearches，thisthesismainlyfocusesonthequantifiedcomputationofthesyndromedifferentiationofthe5zang-organsinTCM．First,basedonthedefinitionofneutralnetworkanditsspecificationi

7、nthedataprocession,thethesisofferstheproofoftheapproximationofthemultilayerfeedforwardneuralnetworksandapplicabilityofthe3layerfeedforwardneuralnetworksforthenon-linear,noisyandincompletedatainsyndromedifferentiationofTCM．BycombiningTCMreflexologyandthequ

8、antifiedRyodoraku(良导络)detection，whichisbasedontheGalvanicSkinResponse，thethesisattemptstoconstructtheneutralnetworkmodelforreflectionanalysisfrommeridianto5zang-organs．Composedoftheinputpre-treatmenlayer,theoutputtr