基于人工智能算法的腧穴配伍规律的研究

摘要

中医学是一个巨大的知识宝库，针灸则是其至关重要的一部分。因此，与针灸息息相关的腧穴配伍规律研究也成为中医研究的重点。本文旨在通过人工智能算法研究中医腧穴配伍规律，以致更好的利用针灸治疗相关疾病。
　　首先，本文设计与开发了一套中医腧穴配伍管理系统，利用《中华医典》（第四版）、中国知网、万方知识数据服务平台、维普期刊资源整合服务平台等文件检索资源数据库，经排除、整理后的数据录入所开发的中医腧穴配伍管理系统，从而实现了中医腧穴配伍的数据采集功能。
　　其次，由于中医腧穴配伍管理系统所得数据庞杂而冗余。本文先对已录入的部分原发性失眠与胃轻瘫的数据进行简单的处理，观察其数据结构以及腧穴配伍规则。经分析研究，本文采用Apriori算法产生频繁项集、腧穴配伍的支持度与置信度，形成关联规则。由于应用Apriori算法产生的关联规则会出现无意义的现象，需要引入支持度与置信度以及某个特定的值来判断关联规则的意义。由此，这个特定的值的选取就尤为重要。为了产生合适的值，本文采用遗传算法进行计算。在每次产生频繁项集时，再以产生的频繁项集中寻找其真子集，记录其支持度，应用遗传算法选取合适的k值，消除无意义的关联规则。从而优化Apriori算法，建立中医腧穴配伍管理系统的Apriori-GA算法模型。
　　最后，针对中医腧穴配伍管理系统的实际应用情况与Apriori-GA算法的理论知识相结合，使用MATLAB软件编写软件程序包。在中医腧穴配伍管理系统中胃轻瘫与原发性失眠的数据基础上，生成关联规则，并融入MCODE算法，开发出中医腧穴配伍关系图谱绘制系统。通过不断测试、改进，该系统可以绘制适用于不同需求的中医腧穴配伍关系图谱。

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第一章 绪 论

1.1 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文研究工作

第二章 中医腧穴配伍管理系统的设计与实现

2.1 需求分析

2.2 数据库的建立

2.3 系统功能设置与实现

2.4 系统功能

2.5 本章小结

第三章 数据预处理

3.1 数据筛选

3.2 数据录入

3.3 配伍规律分析

3.4 本章小结

第四章 人工智能算法简介

4.1 关联规则

4.2 Apriori算法简介

4.3 遗传算法

4.4 Apriori-GA算法

第五章 Apriori-GA算法应用

5.1 Apriori-GA算法针对胃轻瘫病例分析

5.2 Apriori-GA算法针对原发性失眠病例分析

第六章 腧穴优选规律谱

6.1 MCODE算法

6.2 中医腧穴配伍规律图谱

第七章 结 论

7.1 总结

7.2 展望

参考文献

致谢

附录

作者简介

攻读硕士学位期间研究成果