基于中医四诊合参辅助诊疗系统的感冒判别模型

摘要：

基于小样本统计学习理论的支持向量机(SVM)在分类方面有许多应用，本文通过本团队设计的四诊合参诊疗设备采集忠者四诊信息，并使用本团队设计开发的四诊合参辅助诊疗系统对采集到四诊信息进行分析，得到的相关四诊信息参数，选取C-支持向量机，径向基核函数(RBF)对风寒感冒与风热感冒建立诊断模型，进行分类判别。结果显示：感冒模型分类判别的准确率高，对风寒感冒与风热感冒的辅助诊断效果较好，对新加样本诊断的准确率高，采用不同的惩罚因子C对准确率的影响不大。

关键词： 四诊合参 支持向量机 感冒分类模型 非线性分类 四诊合参辅助诊疗系统

作者: 石岩 李海燕 杨学智 朱庆文 牛欣

作者单位: 北京中医药大学 北京 100029

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四次全国中西医结合诊断学术研讨会

会议地点: 呼和浩特

会议语种:中文

页码: 225-228

在线出版日期: 2010-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）