中医藏象辨证量化诊断系统：深度学习与集成学习应用

"这篇毕业设计论文探讨了中医藏象辨证量化诊断的系统设计与实现，利用机器学习算法，特别是AdaBoost、随机森林、卷积神经网络和谱聚类，来处理中医诊断数据。通过数据收集、清洗、标准化，构建了一个集数据采集、处理、诊断和评估于一体的平台。论文结果显示，卷积神经网络在测试中的表现最优，但所有模型的性能受到数据标准化程度、样本分布和硬件限制的影响。" 本文是一篇关于毕业设计的论文，主要关注的是中医藏象辨证的量化诊断系统。这个系统利用了深度学习和集成学习等先进的机器学习技术，目标是提高中医辨证的精确度和效率。在研究过程中，设计者首先利用中医院校的资源，收集了7964条原始医案数据，经过数据清洗和标准化处理，得到了7518条有效医案。数据清洗和标准化工作包括对症状、舌象、脉象和证型等关键信息的规范化。 论文中提到的四种机器学习算法 AdaBoost、随机森林、卷积神经网络和谱聚类，都在这些标准化数据上建立了模型。 AdaBoost和随机森林属于集成学习方法，它们通过组合多个弱分类器形成强分类器，以提高预测准确率。卷积神经网络（CNN）是一种在图像识别领域表现优秀的深度学习模型，能自动从输入数据中学习和抽取特征。谱聚类则是一种无监督学习方法，用于发现数据的内在结构和群组。 实验结果显示，卷积神经网络在测试集上的准确率最高，达到52.47%，表明其在处理复杂数据模式时可能更为有效。然而，由于数据未完全标准化和样本分布不均等问题，所有模型的表现都受到了一定影响。 AdaBoost和随机森林的准确率在40%~50%之间波动，而谱聚类的分类效果相对较差。 为了实现这个诊断系统，设计者采用了Flask开发框架，配合MySQL数据库和Echarts.js等组件，构建了一个基于MVC模式和面向对象方法的一体化平台。这个平台集成了各种算法模型，能够完成数据处理、诊断和性能评估等功能。 总体来说，这篇毕业设计论文展示了如何利用现代技术改进传统中医的辨证过程，尽管存在一些挑战，如数据质量和模型适应性，但作者指出，随着数据质量的提升和模型优化，这些机器学习模型的性能有望进一步提高。关键词涵盖了量化诊断、各类机器学习算法以及一体化平台建设的核心概念。