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自动化学报 1991年第3期17卷 311-316页

作者：西广成中国科学院自动化研究所

本文给出了神经网络系统学习过程的一个随机模型——马尔柯夫模型,从最大熵原理的观点讨论神经网络系统的学习过程,提出将神经网络系统的学习过程分为两个阶段的想法并给出学习过程的算法.

关键词：神经网络学习过程最大熵

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基于熵的分划方法在中医证候研究中的应用

系统仿真学报 2009年第6期21卷 1760-1762,1768页

作者：高怀林吴以岭陈静西广成贾振华袁国强吴相春魏聪谷春华陈建新河北医科大学附属以岭医院石家庄050091 河北以岭医药研究院石家庄050035 中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室北京100080

提出了一种基于熵的复杂系统分划方法用于中医证候诊断研究的新方法。根据临床流行病学调查获得400例血管内皮功能障碍患者的临床资料,收集相应的中医症状信息;以基于熵的复杂系统分划方法取得血管内皮功能障碍阴虚证的症状集合并确定... 详细信息

提出了一种基于熵的复杂系统分划方法用于中医证候诊断研究的新方法。根据临床流行病学调查获得400例血管内皮功能障碍患者的临床资料,收集相应的中医症状信息;以基于熵的复杂系统分划方法取得血管内皮功能障碍阴虚证的症状集合并确定其诊断阈值;最后从灵敏度、特异度、符合率3个方面对此诊断标准进行检验,结果证明该诊断标准有较好的诊断效能。说明基于熵的复杂系统分划方法适用于中医证候诊断的研究,为中医证候诊断的研究开辟了一条新途径。

关键词：基于熵的分划方法中医证候阴虚证

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智能控制与相对熵最小化

控制理论与应用 1999年第1期16卷 27-31页

作者：西广成中国科学院自动化研究所北京100080

根据神经行为学和认知心理学观点提出智能控制系统的新构型 ,从相对熵最小化原理构建智能控制理论 .从神经生理学和神经网络理论证明分层智能控制系统的基本原理IPDI(Increasingprecisionwithdecreasingintelli gence) [1,2 ] .从相对... 详细信息

根据神经行为学和认知心理学观点提出智能控制系统的新构型 ,从相对熵最小化原理构建智能控制理论 .从神经生理学和神经网络理论证明分层智能控制系统的基本原理IPDI(Increasingprecisionwithdecreasingintelli gence) [1,2 ] .从相对熵最小化观点和IPDI原理出发 ,讨论智能系统的智能行为 ,给出关于智能系统学习过程的几个定理和学习算法 .

关键词：智能控制相对熵 IPDI原理学习功能记忆功能

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基于扩展熵的无监督聚类的中医辨证

中国中医基础医学杂志 2007年第8期13卷 627-629页

作者：李海霞孙占全王阶胡元会何庆勇西广成中国中医科学院广安门医院北京100053 中国科学院自动化研究所北京100053

聚类是目前数据挖掘中非常重要的研究内容,目前已经形成了很多有效的聚类方法,常用的有K-均值法、k中心点法、自组织神经网络、Bayes神经网络等[1、2]。但他们大多是有监督聚类,Bayes神经网络聚类是将隐含单元看作聚类数,但该方法需要... 详细信息

聚类是目前数据挖掘中非常重要的研究内容,目前已经形成了很多有效的聚类方法,常用的有K-均值法、k中心点法、自组织神经网络、Bayes神经网络等[1、2]。但他们大多是有监督聚类,Bayes神经网络聚类是将隐含单元看作聚类数,但该方法需要一定的先验经验确定其先验概率分布,并且当变量很多的情况下很难得到最优的聚类结果。无监督聚类是从样本的特征向量出发,研究通过某种算法将特征比较相似的样本聚集在一起,从而达到区分具有不同特征样本的目的。由于无监督聚类没有专家知识的监督,分类的准确性有限[3],因此很多学者长期以来不断探索新的聚类方法以解决不同的实际问题,挖掘数据中人们期望的相关规律。信息瓶颈理论是由Tishby等人在1999年根据Shannon熵信息失真率理论提出的数据压缩方法[4],该方法是从变量合并前后信息损失量一个全新的角度来分析变量的聚类问题,是一种适合于复杂聚类问题的新方法,由于该方法是基于Shannon熵的,因此必须通过统计分析得到变量的概率分布情况,当特征变量只是一个数值而无法统计出其概率时,该方法无法使用,针对这种情况,提出基于扩展熵的无监督聚类方法。扩展熵是基于数值比值的一种熵的定义形式[5],适合于分析一组正数集合的不确定性问题,如药物配比、数值分组等问题。下面以冠心病心绞痛的证候聚类为例,对扩展熵的无监督聚类进行分析。

关键词：辩证扩展熵无监督聚类

基于熵的复杂系统分划方法与冠心病心绞痛证候量化诊断标准研究

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中医杂志 2008年第5期49卷 459-461页

作者：贾振华吴以岭高怀林西广成陈静谷春华袁国强吴相春魏聪河北医科大学附属以岭医院石家庄市050091 中国科学院自动化研究所

证候规范研究是中医现化代、科学化和标准化研究的热点领域，建立量化诊断标准是证候规范研究的重要内容。由于构成证候的症状之间存在着非线性的复杂关系，采用处理线性关系的方法分析症状多变量对证候的非线性关系，难以充分反映症状... 详细信息

证候规范研究是中医现化代、科学化和标准化研究的热点领域，建立量化诊断标准是证候规范研究的重要内容。由于构成证候的症状之间存在着非线性的复杂关系，采用处理线性关系的方法分析症状多变量对证候的非线性关系，难以充分反映症状间相互作用的复杂关系，引入非线性复杂科学方法已成为证候规范研究发展的内在需求。

关键词：冠心病心绞痛基于熵的复杂系统分划方法 ROC曲线分析证候量化诊断

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基于生物信息特征提取的中医辨证

北京中医药大学学报 2007年第12期30卷 827-831页

作者：李海霞王阶孙占全何庆勇吴荣张继红西广成胡元会中国中医科学院广安门医院北京100053 中国科学院自动化研究所河南省商丘市药品监督管理局

目的伴随着科技的发展,在多学科交叉的今天,选择合适的计算方法对中医证候进行辨证是实现中医规范化的重要任务。方法将多类支持向量机与基于互信息的特征提取方法相结合,用特征提取方法多源数据进行处理,获得信息量最大的症状组合,然... 详细信息

目的伴随着科技的发展,在多学科交叉的今天,选择合适的计算方法对中医证候进行辨证是实现中医规范化的重要任务。方法将多类支持向量机与基于互信息的特征提取方法相结合,用特征提取方法多源数据进行处理,获得信息量最大的症状组合,然后利用这些症状组合作为多类支持向量机的输入进行分类,根据支持向量机的输出就可得到相应的证候。该方法的有效性通过一个中医实例得到证实。结果通过对各种方法获得的症状组合的正确辨证率对比发现,用基于互信息的特征提取方法获得的症状组合较为理想。结论特征提取的结果优于单纯的基于互信息选择症状组合的结果,同时看出支持向量机适合中医证候的小样本研究,客观说明了互信息、特征提取和支持向量机3种方法的结合适用于中医辨证分类。

关键词：中医辨证特征提取支持向量机互信息

通过动态关联度系数聚堆的临床证候要素提取方法初探

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中国中医药信息杂志 2007年第10期14卷 100-102页

作者：刘强陈建新陈静高颖西广成北京中医药大学东直门医院脑病研究室北京100700 中国科学院自动化研究所北京100080

许多学者对基于证候要素的辨证体系进行了充分的阐释和探讨，证候要素是证候的分解。证，是指对疾病所处一定阶段的病机状态的概括；候，是指这种病机状态可被观察到的外在表现，二者的关系是“以候为证”，即通过观察各种外在表现来确... 详细信息

许多学者对基于证候要素的辨证体系进行了充分的阐释和探讨，证候要素是证候的分解。证，是指对疾病所处一定阶段的病机状态的概括；候，是指这种病机状态可被观察到的外在表现，二者的关系是“以候为证”，即通过观察各种外在表现来确定内在的病机状态。这就使得从证候分解而来的证候要素和“证候”一样，有着自己的临床外在表现，即：证候要素的外候。

关键词：动态关联度系数复杂系统信息熵证候要素中风病

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用相关系数法探讨齿痕舌出现的特点

中国中医基础医学杂志 2003年第9期9卷 77-79页

作者：赵亚丽西广成刘艳骄中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室北京100080 中国中医研究院基础理论研究所北京100700

目的 :用相关系数法探讨齿痕舌的出现与年龄、舌体胖瘦、舌色、舌苔厚度的相互关系。方法 :采用互信息的方法分析体检人群的齿痕舌与舌象其他因素的关联性。结果 :齿痕舌与舌体胖瘦的关系最大 ,与年龄段的相关系数最小。符合中医临床诊... 详细信息

目的 :用相关系数法探讨齿痕舌的出现与年龄、舌体胖瘦、舌色、舌苔厚度的相互关系。方法 :采用互信息的方法分析体检人群的齿痕舌与舌象其他因素的关联性。结果 :齿痕舌与舌体胖瘦的关系最大 ,与年龄段的相关系数最小。符合中医临床诊断观察。结论 :齿痕舌的出现与舌体胖大有关 ,与年龄关系不大 ,舌象的变化可能与体液代谢变化有关。

关键词：相关系数法齿痕舌互信息年龄舌象体液代谢舌诊

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一种基于强化学习的在线神经模糊控制系统

中国科学院研究生院学报 2005年第5期22卷 631-638页

作者：李佳宁易建强赵冬斌西广成中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学实验室北京100080

为了实现基于非训练数据的神经模糊控制器的在线学习,提出了一种基于强化学习的神经模糊控制系统和相应的学习算法.该控制系统由神经模糊预测器和神经模糊控制器两部分组成,其中,神经模糊控制器采用基于确定度的模糊规则模型作为知识表... 详细信息

为了实现基于非训练数据的神经模糊控制器的在线学习,提出了一种基于强化学习的神经模糊控制系统和相应的学习算法.该控制系统由神经模糊预测器和神经模糊控制器两部分组成,其中,神经模糊控制器采用基于确定度的模糊规则模型作为知识表示形式的扩展型神经模糊网络.在学习算法的设计中,尝试了利用强化信号得到输入状态的“期望输出”,进而将强化学习转化为基于训练数据学习的解决思路.仿真实验验证了所提出的控制系统结构和学习算法的合理性和可行性.

关键词：神经模糊预测器神经模糊控制器强化学习模糊规则确定度

基于熵的复杂系统分划方法在冠心病心绞痛中医证候量化诊断标准研究中的应用

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中国中西医结合杂志 2007年第9期27卷 804-806页

作者：贾振华李叶双吴以岭高怀林西广成陈静谷春华陈建新袁国强吴相春魏聪河北医科大学附属以岭医院内科石家庄050091 中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室

目的以基于熵的复杂系统分划方法建立冠心病心绞痛中医证候量化诊断标准。方法将403例冠心病心绞痛患者随机分为运算组(302例)和考核组(101例),以基于熵的复杂系统分划方法提取患者症状信息,确立症状对证候贡献度,以诊断性试验ROC曲线... 详细信息

目的以基于熵的复杂系统分划方法建立冠心病心绞痛中医证候量化诊断标准。方法将403例冠心病心绞痛患者随机分为运算组(302例)和考核组(101例),以基于熵的复杂系统分划方法提取患者症状信息,确立症状对证候贡献度,以诊断性试验ROC曲线建立诊断阈值。结果冠心病心绞痛可出现络气郁滞、络气虚滞、痰浊、血瘀、火热、痰热、阴虚、阳虚等基本证候,不同症状对证候诊断贡献度不同,并有不同的诊断阈值,经考核组101例患者前瞻性检验,具有良好的灵敏度和特异度。结论基于熵的复杂系统分划方法可用于中医证候量化诊断标准研究,建立的冠心病心绞痛证候量化诊断标准具有良好的诊断效能。

关键词：冠心病心绞痛基于熵的复杂系统分划方法证候量化诊断