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张鑫

作品数:6 被引量:41H指数:5
供职机构:江西中医药大学计算机学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金江西省研究生创新基金江西省卫生厅中医药科研基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术医药卫生更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 3篇医药卫生

主题

  • 5篇中医
  • 2篇中医诊断
  • 2篇古文
  • 2篇词性
  • 2篇词性标注
  • 1篇代谢
  • 1篇代谢组学
  • 1篇药性
  • 1篇药药
  • 1篇医方
  • 1篇隐马尔可夫模...
  • 1篇用药规律
  • 1篇元组
  • 1篇证型
  • 1篇三元组
  • 1篇生词
  • 1篇生词处理
  • 1篇属性值
  • 1篇数据处理
  • 1篇数据挖掘

机构

  • 6篇江西中医药大...
  • 1篇南昌大学
  • 1篇江西省公安厅

作者

  • 6篇杜建强
  • 6篇张鑫
  • 5篇郝竹林
  • 3篇王国龙
  • 3篇聂斌
  • 3篇刘博
  • 2篇刘蕾
  • 1篇朱明峰
  • 1篇蔡良俊
  • 1篇王卓
  • 1篇查青林
  • 1篇朱志鹏
  • 1篇程春雷

传媒

  • 2篇江西中医药大...
  • 1篇中国中西医结...
  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 2篇2017
  • 4篇2015
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
中医数据挖掘算法研究进展被引量:14
2015年
伴随大数据时代的到来和数据挖掘技术的兴起,中医数据挖掘也逐步走向热门。本文对数据挖掘进行系统概述,着重对中医数据挖掘的研究进展进行了具体的趋势分析,对相关方法的研究进行了梳理,以期为相关科研工作者进行中医领域数据挖掘的研究提供有价值的文献参考。
张鑫朱明峰杜建强郝竹林王国龙
关键词:数据挖掘中医决策树
基于随机森林的中药寒、热药性代谢组学判别方法研究被引量:7
2015年
目的:建立中药寒、热药性判别模型与方法。方法:利用中药寒、热药动物实验,获取代谢组学数据;再采用随机森林算法构建中药寒、热药性分类判别模型。结果:基于随机森林构建的中药寒、热药性代谢组学分类判别模型,能够很好地实现分类判别,总体准确率超过90%;用前30个最重要的M/Z值构建的分类判别模型,同样有很高的分类准确率;经7∶3测试,准确率也超过90%。结论:基于随机森林的中药寒、热药性代谢组学分类判别模型,经实验数据建模验证表明其可行有效。
聂斌郝竹林桂宝王卓杜建强王国龙张鑫
关键词:中药药性代谢组学
一种融合模型树和随机森林的分析预测方法及其医学应用
中医方药的量-效关系和组效关系的分析对临床用药指导有着中药的意义,而决定其量-效关系和组效关系的数据呈现多自变量、多因变量和非线性的特征.随机森林回归在建模过程中对每一棵决策树叶子节点的数据进行均值处理,对非线性数据的预...
朱志鹏杜建强刘博郝竹林张鑫
关键词:中医方药用药规律数据处理
文献传递
基于二阶HMM的中医诊断古文词性标注被引量:5
2017年
针对传统隐马尔可夫模型(HMM)的词性标注存在捕获上下文信息有限的问题,提出一种改进的二阶隐马尔可夫模型。该模型考虑上下文联系,精确标注中医诊断文本。对训练过程中出现数组下溢的问题,采用生词处理及增加比例因子的方法对其加以修正。实验结果表明,改进后的二阶HMM比传统HMM模型具有更高的词性标注正确率。
刘博杜建强聂斌刘蕾张鑫郝竹林
关键词:词性标注比例因子生词处理
基于中医证型知识库的辨证模型研究被引量:5
2017年
目的研究一种基于中医证型知识库的辨证模型,为计算机辅助辨证提供模型支持。方法在"对象—属性—属性值"三元组(OAV)证型知识规则表示方法的基础上,依据关联规则算法计算症状体征—证型的置信度,以证型为基准进行归一化处理后的置信度作为症状体征—证型的权值因子,证型知识规则因此表示为"对象—属性—属性值—权值"(OAVW);基于OAVW知识规则,通过计算激活证型的症状体征的权值和,来辅助判断患者所属的证型;并以文献中的证型描述为验证数据,采用该模型进行计算机模拟辨证,以验证模型的适用性。结果来自文献的肺阴虚证临床表现,经过模拟辨证分析,得到各证型的权值和依次为肺阴虚证(1.0)、心肺阴虚证(0.676)、心肺阴虚血瘀证(0.608),辨证结果与文献相符,并提供了更多相关证型的信息。结论基于中医证型知识库的辨证模型在肺阴虚证上的实验结果表明该模型具有理论正确性和可行性,可以为计算机辅助辨证提供一定模型支持。
张鑫查青林杜建强聂斌刘博刘蕾
关键词:中医证型权值中医药信息
中医诊断古文的词性标注与特征重组被引量:10
2015年
中医诊断古文存在大量单音词,使用通用切词技术处理,结果是单个的分词结果,不能构成一个完整的诊断词汇。对此,设计一个基于键值对模型的中医诊断词性标记集,提出基于词汇联系的隐马尔可夫模型(HMM),进行词性标注,结合词法分析,采用移进归约算法进行特征重组,生成中医诊断词汇。实验结果表明,改进的HMM的词性标注准确率在训练集和测试集中分别提高了2.58%和1.02%,特征重组结果是完整独立的诊断词汇,方便中医人员进行诊断分析,适合构成向量空间模型的特征。
王国龙杜建强郝竹林程春雷蔡良俊张鑫
关键词:隐马尔可夫模型词性标注
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