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多特征融合技术应用于中医舌象分析的初步研究
  • ISSN号:0372-2112
  • 期刊名称:《电子学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京工业大学信号与信息处理研究室,北京100022
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.60301003;No.60227101;No.60431020);北京市教委项目(No.200410005030);北京市基金(No.3052005)
中文摘要:

本文对中医舌象信息的融合方案进行了初步探讨.对于舌象多特征融合,通常认为可采用特征层、决策层或特征层与决策层联合融合等不同方案.本文进行有关算法实验的结果表明,由于诸多因素影响,这些方案对于舌象多特征融合难以获得理想的效果.我们认为基于粗糙集理论的方法在舌象多特征确定中医证候方面可以获得比较好的结果,并进行了初步探讨.采用粗糙集理论可根据舌象特征确定部分证候,对于不能确定证候的样本可获得可能的结果,这在一定程度上避免了误判,对于中医辅助诊断是非常重要的.

英文摘要:

Several means of tongue manifestation information fusion are analyzed and compared and the means based on feature layer and decision layer and both are available in principle. The experiment results show the correct recognition rate based on them is low. It is very difficult to acquire a good result because of some factors such as much difference between two features. Rough set theory is a valid means to solve this problem. Some symptoms may be defined by the tongue manifestation features and some symptoms cannot be defined by the means based on the rough set theory, which avoids the error judgement in some sense and is crucial to the Chinese medical diagnosis. Rough set theory is hopeful to become an important means in the standardization of the symptom of Traditional Chinese Medicine (TCM).

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  • 国内统一刊号:ISSN:11-2087/TN
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  • 获奖情况:
  • 2000年获国家期刊奖,2000年获国家自然科学基金志项基金支持,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
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