基于小波与SVM的针灸穴位识别算法：一种K近邻处方生成策略

本篇论文研究主要探讨了"基于小波变换和支持向量机的火灾识别算法"在针灸领域中的应用，针对传统中医治疗手段——针灸的现代化转型。论文将焦点集中在数据挖掘技术在针灸穴位选择中的潜力，尤其是利用K近邻方法来生成自动化的穴位处方推荐系统。针灸疗法作为中医的重要组成部分，其疗效广受国际医学界的认可，但如何结合现代技术以提升疗效并推动理论体系的发展是一个关键议题。 研究者首先认识到，病历（case history）或病史记录在针灸治疗中的重要性，它包含了患者的详细病情、过往病史等信息，是复诊决策的重要依据。论文提出了一种基于K近邻的穴位处方自动生成算法，通过分析与目标病史相似的病历数据库，找到最匹配的K个病例，并以此作为治疗建议的基础。为了提高相似性的计算精度，研究者特别考虑了针灸临床数据的特性，引入了规范症状、一元字串（unigram）和二元字串（bigram）等特征。 实验部分在包含6267条针灸临床病历的数据集上进行了验证，结果显示，采用一元字串和二元字串特征的算法在不同场景下表现优秀。删除患者复诊数据时，F度量值达到了40.30%，而在保留这些数据的情况下，F度量值进一步提升到了62.71%，这证明了算法在预测新病例穴位处方方面的有效性。 这项工作不仅有助于提高针灸治疗的个性化和精确性，还展示了数据挖掘技术在中医领域中的巨大潜力，对于推动中医理论的现代化进程具有重要意义。未来的研究可以进一步探索如何优化特征选择和模型性能，以便在大规模数据支持下实现更精准的穴位处方生成。同时，这种结合现代科技的方法也为其他传统医疗领域提供了借鉴，展示了传统与现代科技融合的可能性。