基于属性偏序原理的老年2型糖尿病患者脉象特征研究

目的将300例老年2型糖尿病患者作为研究对象,探讨老年2型糖尿病的核心病机,并为临床治疗提供依据。方法利用舌面脉信息采集体质辨识系统采集患者脉象,运用燕山大学的数据挖掘技术,构建属性偏序结构图进行分析和研究。结果300例老年2型糖尿病患者脉象以虚脉、弦脉、结脉为主,且三者常相兼出现,构成脉虚弦、脉结虚、脉结弦等复合脉象。结论老年2型糖尿病患者脉象以虚脉、弦脉、结脉为主,符合肝肾不足、多虚多瘀的病理特点,临床治疗中应兼顾肝肾,并根据脉象弦结的不同程度辅以活血化瘀之品。

大数据偏序结构生成原理

形式概念分析是一种强有力的数据分析和可视化工具,自提出至今已被应用到数据挖掘、知识发现等领域。但由于概念间复杂的关系使得概念格中的连线错综复杂,尤其是在处理大的形式背景时显得尤为混乱。形式背景中所包含的属性间关系、对象间关系以及对象-属性关系是形式背景的本质关系,本文在人类认知事物哲学原理的指导下,构建了以描述属性间关系和区分对象为基本目的的偏序结构图,并描述了其构建方法。该种图形层次分明、结构清晰,不存在线的交叉连接,具有比较好的可视化效果,尤其计算方法简单,存在应用到大数据的潜能,为大数据数据分析和知识发现提供了一种潜在工具。

基于属性偏序表示原理的经方方证研究

方证研究是中医领域研究的热点,但方证之间数据量大,复杂度高,传统的数据挖掘方法面对海量的中医数据显得力不从心。随着大数据时代的到来,大数据的理念和技术为中医知识的充分研究带来机遇。本文基于形式概念分析的属性偏序表示原理,运用属性偏序结构图揭示方证的特征症状,对挖掘中医经典的科学内涵、促进学术创新有一定的借鉴价值。

数据偏序结构关系中的知识发现可视化方法

在形式概念分析与偏序结构理论基础上,针对决策模式信息表,提出一种基于认知原理的规则提取与知识发现的可视化新方法——属性偏序决策图。该方法在将决策问题转化为决策模式信息表的基础上,通过研究对象的属性特征,将其表现在可视化图形上,介绍了属性偏序结构图的原理、生成算法及应用实例。实验表明,属性偏序结构图可以将数据中蕴含的知识和规则得以形象地表示,通过对属性偏序决策图支路、节点、簇集的分析可以有效地发现数据中蕴含的决策规则。

运用属性偏序结构图原理探析《伤寒论》中干姜的配伍规律

基于形式概念分析理论,以《伤寒论》中含干姜方剂、方剂中药物和方剂-药物关系为概念,借用描述事物普遍性和特殊性层次的复杂概念网络生成方法生成属性偏序结构图,从而给出相应方剂(对象)和不同含量的药物(属性)之间的关系结构可视化表示和解释。通过属性偏序结构图探析《伤寒论》中干姜的配伍规律,包括黄连汤、半夏泻心汤、小青龙汤中干姜配半夏,四逆汤中干姜配生附子。属性偏序结构图是将信息科学与传统中医伤寒学结合的新尝试,这种新途径有利于我们对《伤寒论》再学习和认识。

基于偏序结构理论的李赛美教授诊疗糖尿病思辨规律研究

辨证论治是中医的特点,然辨证论治的精准依靠医者的"悟性",使得医者的临床水平提高甚慢。中医的海量临床数据具有大数据的特点,在大数据的时代,如何建立中医的大数据模型,使中医丰富的临床经验得以充分展现并继承是当今研究的重点。本文基于形式概念分析理论,利用属性偏序结构图对名中医李赛美教授诊疗糖尿病的思辨规律进行了初步分析,从12个方面讨论了糖尿病证属少阳时的症状体征特点。基于形式概念分析理论,将为中医药大数据的研究提供新的思路,具有重要的学术研究价值和应用价值。

基于属性偏序结构图对《妇人大全良方》中治疗胎停育相关方药分析

目的分析、总结《妇人大全良方》中治疗胎停育相关方药的用药特点,以期为临床治疗提供思路与参考依据。方法筛选出《妇人大全良方》中58首治疗胎停育的方剂,共涉及101味中药,基于形式概念分析理论,建立形式背景,生成方药属性偏序结构图,客观、全面地展示方药配伍规律。结果从上到下,从左到右观察结构图,由第一层与第二层可见出现频次较高的药物有当归、酒、阿胶、甘草、大枣、葱白、肉桂、牛膝、川芎、艾叶、熟地,反复出现的药物组合有当归与川芎,当归与熟地,阿胶与艾叶,当归、川芎与阿胶。结论《妇人大全良方》中与胎停育相关证候的治疗方剂重视气血,选药以辛热温散为主,主要治法有以血为本,气血并治;温经通络,以行气血;补养脾胃,以生气血;下胎时注重通行血脉,以防留瘀。

共现语境特征对情态动词语义排歧的限制作用

情态动词具有非常复杂的语义系统.情态动词的意义是其词汇基本意义与语境因素相互作用的结果.因此,语境对于情态动词的意义识别和语义排歧都具有重要的互动限制作用.文中基于形式概念分析理论和属性偏序图方法,以英语情态动词can为例,研究了共现语境特征对英语情态动词语义排歧的限制作用;将语境特征划分为言内语境和言外语境两部分,言内语境包括12个语义特征和6个共现的句法特征;言外语境选取了7个情景语境特征;构建了表达情态动词can不同语义的对象与语境特征属性关系的形势背景,并以生成的可视化属性偏序结构图作为语义排歧和知识发现的模型;排歧正确率达91.33%;基于该模型发现了对can的语义排歧限制作用大的属性特征.文中研究结果为语义排歧和自然语言处理中的特征选择提供了重要的实践依据.

基于属性偏序理论的李赛美教授运用柴胡类方思路探析

中医类方的研究是目前中医研究的热点之一,然而类方的研究是一个多层面的复杂工程,单一的数据挖掘方法面对大量的高维数据显得力不从心。随着大数据时代的到来,本文提出基于属性偏序结构理论的大数据分析新方法,利用属性偏序结构图,用可视化的方式展现中医的诊疗规律。本文基于属性偏序结构理论,利用临床病历数据,对李赛美教授运用柴胡类方诊疗消渴病及瘿病的辨证思路及处方经验进行了分析,从结果证明,运用属性偏序结构理论,能使中医的理论体系得到客观展现,为建立中医辨证论治的个体化诊疗体系提供坚实的基础。

肿瘤参数属性偏序结构可视化实现乳腺癌诊断

为实现乳腺癌数据规则可视化,提出一种基于Lasso和增量学习结合的、以改进的属性偏序结构图为可视化工具的乳腺癌诊断规则提取方法。采用乳腺癌数据为数据源基础上算法分为4步:首先使用Lasso方法进行特征选择实现降维,在9个特征中选出前4个关联度最大的特征;其次进行基于Gini指数的连续数据粒化,通过增量学习方式动态生成形式背景;再次融合二次Lasso筛选,将维数由17降为3;最后使用新的基于基尼指数和覆盖对象的行列优化方法生成属性偏序结构图可视化规则,提取出规则7条。将数据处理结果与主流分类器对比,结果表明,基于该算法的规则提取实现96.52%的诊断准确率,均高于随机森林(94.25%)、Adaboost(90.00%)、1NN(91.33%)、3NN(90.67%)、支持向量机算法(95.00%)。最后采用不同增量比例(10%~90%)数据验证增量学习算法效果,表明顺序学习数据量达到30%时模式已经完备,数据量在20%时准确率已经接近支持向量机算法,证明该方法是一种用于诊断可视化的规则发现的有效手段。

基于增量学习和Lasso融合的数据可视化模式识别方法

提出了一种基于增量学习和最小绝对值收缩和选择算子(Lasso)特征选择融合的数据可视化模式识别方法。该方法首先对归一化数据进行一级Lasso筛选特征降维,之后对连续数据进行基于Gini指数的粒化,再送入增量模式学习系统进行增量学习,针对维数大量升高的情况进行Lasso二级特征筛选生成一致模式决策表,生成属性偏序结构图可视化规则发现。数据采用来自UCI的5个数据库,并与分类器KNN,SVM,Adaboost,Random Forest进行分类准确度比较,实验表明,基于该算法的分类精度普遍高于其他分类器水平,且属性偏序结构图可视化层次清晰鲜明。通过增量学习实验设计,得到了准确率、图结构更新和不同比例增量数据的动态关系,其中Pima Indians Diabetes数据学习达到40%时准确率(77.66%)超过Adaboost(75.32%)、SVM(77.27%)、1NN(59.74%)、3NN(75.97%)算法。结果表明该算法进行数据的可视化和模式识别是行之有效的。

模糊语言属性偏序结构图的逐层属性约简算法

在形式概念分析中,属性偏序结构图作为一种数据可视化工具,可有效解决用户认知过载的问题.在现实生活中,人们往往通过模糊语言值表达偏好信息,会产生大量的模糊语言值数据.为了解决在模糊语言环境下的属性约简问题,文中提出模糊语言属性偏序结构图的逐层属性约简算法.首先,基于模糊语言值形式背景构建模糊语言属性偏序结构图,将模糊语言值数据嵌入属性偏序结构图中.通过语言真值格蕴涵代数作为模糊语言值表示模型,表达模糊语言值间的序关系和不可比关系.然后,为了获取保持模糊语言值形式背景区分能力不变的最小属性子集,结合模糊语言值属性偏序结构图,搜索未与底层节点建立边的节点.在保证模糊语言值属性偏序结构图类等价的前提下,计算该节点及其子节点间的差别属性,并构造相应的逐层属性约简模型.最后,通过实例与对比实验验证文中算法的有效性和实用性.

基于属性偏序原理的老年2型糖尿病患者舌象特征研究

目的分析老年2型糖尿病患者舌象,为探讨老年2型糖尿病核心病机及指导治疗提供依据。方法选择2019年7—10月昆明市官渡区吴井社区卫生服务中心老年2型T2DM患者300例为研究对象,采用舌面脉信息采集体质辨识系统采集患者舌象,运用燕山大学的数据挖掘技术,形成属性偏序结构图,进行知识分析及发现。结果 300例老年T2DM患者舌色以淡红或暗红为主,舌边多齿痕,舌形多胖大或为裂纹舌,苔色多薄白,苔质多腻。结论老年T2DM患者肾气亏耗,多虚多瘀,脾虚湿邪内蕴。提示在T2DM患者的临床治疗中应在辨证施治的基础上兼顾脾肾,根据舌象变化辅以活血化瘀之品。

基于属性偏序结构理论探究高建忠运用桂枝茯苓丸治疗痤疮

目的:分析高建忠运用桂枝茯苓丸治疗痤疮的临床用药规律。方法:收集高建忠教授运用桂枝茯苓丸治疗痤疮且复诊有效的病案38例。基于形式概念分析理论,建立形式背景,生成属性偏序结构图,探析痤疮的主证与兼证以及与之对应的临床用药规律。结果:痤疮主要症状见皮损红或红肿、皮损痛、皮损质硬、眠差、大便黏软不畅、大便干等;常见加药有炒鸡内金、白花蛇舌草、党参、地肤子、炒蒺藜等。结论:高建忠教授治疗痤疮的用药规律为通有形之瘀、除内之郁热同时重视后天之本,顾护脾胃之气。

李赛美运用加味五苓散治疗糖尿病神经源性膀胱的辨治处方分析

目的:研究李赛美教授运用加味五苓散治疗糖尿病神经源性膀胱的证治规律。方法:收集2013年1月-2015年12月李教授门诊病历70份,基于形式概念分析理论,建立形式背景,生成属性偏序结构图,从中发现总结李赛美教授运用加味五苓散的方药及方证配伍规律。结果:李赛美教授常用加味五苓散合小柴胡汤治疗糖尿病神经源性膀胱,并加补气、温阳之品,寒温并用,经腑同治。结论:将形式概念分析理论应用于中医辨证体系,通过庞大数据库探索其隐藏的知识和规律,使之直观化、可视化,也为名中医学术思想的传承与发展开辟新道路。

基于数学属性偏序表示原理的《伤寒论》甘草方剂配伍量效群结构知识发现

目的:基于属性偏序表示原理的药物方剂配伍量效群结构图,发现《伤寒论》甘草方药量效关系的相关知识。方法:收集《伤寒论》甘草相关的方剂及条文,进行规范化表达,建立数据库,构建甘草方剂配伍量效群结构图,并从图中进行模式发现,从而整理和研究《伤寒论》甘草方药量效关系的科学内涵。结果:从总述和分述的甘草方剂配伍量效群结构图中,能系统、全面、多层次地展示甘草的方药量效规律。结论:基于数学属性偏序表示原理的群结构知识发现方法能够在已知的中医文献中挖掘对方药量效关系研究有价值的知识,为其规范化、系统化、科学化、现代化传承和拓展提供可鉴之法。

高建忠运用柴桂龙牡汤治疗失眠

目的:分析高建忠老师在治疗失眠中遇到的常见症状及与之对应的临床用药规律。方法:收集高建忠老师运用柴桂龙牡汤治疗失眠复诊有效的患者38例,基于形式概念分析理论,建立形式背景,生成属性偏序结构图,分析失眠的常见症状及与之对应的临床用药规律。结果:失眠的常见症状有难入睡、易醒、多梦、多汗、神疲、心烦;高建忠老师治疗此类失眠的主方为柴桂龙牡汤,并常在其中加炒鸡内金、党参、焦山楂、焦神曲。结论:高建忠老师治疗失眠的用药原则为在调和阴阳、通畅气机的同时健脾运胃、补气培元。