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基于机器学习的反流性食管炎中医辨证模型构建
1
作者
王赵雨
南明花
+3 位作者
柏容容
于小涵
白长川
马跃海
《实用中医内科杂志》
2025年第2期24-27,I0001,共5页
目的基于机器学习方法构建反流性食管炎(Reflux esophagitis,RE)中医智能辨证模型。方法检索中国知识资源总库(China National Knowledge Infrastructure,CNKI)、中文科技期刊数据库(China Science and Technology Journal Database,VIP...
目的基于机器学习方法构建反流性食管炎(Reflux esophagitis,RE)中医智能辨证模型。方法检索中国知识资源总库(China National Knowledge Infrastructure,CNKI)、中文科技期刊数据库(China Science and Technology Journal Database,VIP)、万方数据知识服务平台(E-Resources for China Studies,Wanfang Date)、中国生物医学文献数据库(China Biology Medicine disc,CBM)、古今医案云平台2001年1月—2024年1月收录的反流性食管炎中符合肝胃不和证、肝胃郁热证的临床医案数据。通过数据预处理、特征工程,然后将数据样本按7∶3划分为训练集和测试集。运用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)、K最近邻(K Nearest Neighbors,KNN)、随机森林(Random Forest,RF)、极限梯度提升(EXtreme Gradient Boosting,XGBoost)、BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、逻辑回归(Logistic Regression,LR)的机器学习算法建立反流性食管炎的辨证模型。结果整理得到188则医案数据样本,在相同训练、测试样本数据下,支持向量机、K最近邻、随机森林、极限梯度提升、BP神经网络、逻辑回归这6种算法对反流性食管炎两种证候的识别准确率分别为75%、73%、78%、65%、60%、62%。结论随机森林模型在诊断和预测方面表现出色,因此将机器学习技术应用于RE辨证模型构建在方法学上是有可行性的。
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关键词
机器学习
人工智能
反流性食管炎
模型
医案
辨证
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职称材料
填料对拉挤环氧树脂工艺及反应特性的影响
被引量:
4
2
作者
王志伟
张春颖
+4 位作者
田超凯
刘传瑞
王赵雨
仲流通
刘恩赐
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第A01期515-518,共4页
本实验在填料填充量一致的条件下,向环氧树脂中添加相同种类、不同粒径Al(OH)3填料以及相同粒径、不同种类填料,对比加入填料后环氧树脂的粘度、凝胶时间、沉淀情况以及其固化物的Tg和拉伸、压缩、弯曲强度。结果显示:加入填料的环氧树...
本实验在填料填充量一致的条件下,向环氧树脂中添加相同种类、不同粒径Al(OH)3填料以及相同粒径、不同种类填料,对比加入填料后环氧树脂的粘度、凝胶时间、沉淀情况以及其固化物的Tg和拉伸、压缩、弯曲强度。结果显示:加入填料的环氧树脂较不加填料的环氧树脂的凝胶时间缩短,环氧树脂粘度和Tg均有所提高,拉伸、压缩和弯曲强度均下降。对比相同粒径、不同种类填料对环氧树脂的影响,加入Al(OH)3的环氧树脂凝胶时间最短、粘度最高;加入高岭土的环氧树脂凝胶时间最长;加入烧土的环氧树脂粘度最低;加入轻质碳酸钙、重质碳酸钙的环氧树脂表面产生了气泡且重质碳酸钙沉淀现象更明显;加入烧土、高岭土的环氧树脂也产生了沉淀,但加入高岭土的环氧树脂沉淀较少。
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关键词
拉挤
环氧树脂
填料
不同种类
不同粒径
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职称材料
题名
基于机器学习的反流性食管炎中医辨证模型构建
1
作者
王赵雨
南明花
柏容容
于小涵
白长川
马跃海
机构
辽宁中医药大学
辽宁中医药大学附属第二医院
出处
《实用中医内科杂志》
2025年第2期24-27,I0001,共5页
基金
全国名老中医药专家传承工作室建设项目(国中医药人教函[2018]119号)。
文摘
目的基于机器学习方法构建反流性食管炎(Reflux esophagitis,RE)中医智能辨证模型。方法检索中国知识资源总库(China National Knowledge Infrastructure,CNKI)、中文科技期刊数据库(China Science and Technology Journal Database,VIP)、万方数据知识服务平台(E-Resources for China Studies,Wanfang Date)、中国生物医学文献数据库(China Biology Medicine disc,CBM)、古今医案云平台2001年1月—2024年1月收录的反流性食管炎中符合肝胃不和证、肝胃郁热证的临床医案数据。通过数据预处理、特征工程,然后将数据样本按7∶3划分为训练集和测试集。运用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)、K最近邻(K Nearest Neighbors,KNN)、随机森林(Random Forest,RF)、极限梯度提升(EXtreme Gradient Boosting,XGBoost)、BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、逻辑回归(Logistic Regression,LR)的机器学习算法建立反流性食管炎的辨证模型。结果整理得到188则医案数据样本,在相同训练、测试样本数据下,支持向量机、K最近邻、随机森林、极限梯度提升、BP神经网络、逻辑回归这6种算法对反流性食管炎两种证候的识别准确率分别为75%、73%、78%、65%、60%、62%。结论随机森林模型在诊断和预测方面表现出色,因此将机器学习技术应用于RE辨证模型构建在方法学上是有可行性的。
关键词
机器学习
人工智能
反流性食管炎
模型
医案
辨证
Keywords
Machine Learning
Artificial Intelligence
Gastroesophageal Reflux Disease
Model
Medical Case
PatternRecognition
分类号
R259 [医药卫生—中西医结合]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
填料对拉挤环氧树脂工艺及反应特性的影响
被引量:
4
2
作者
王志伟
张春颖
田超凯
刘传瑞
王赵雨
仲流通
刘恩赐
机构
中复碳芯电缆科技有限公司
出处
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第A01期515-518,共4页
文摘
本实验在填料填充量一致的条件下,向环氧树脂中添加相同种类、不同粒径Al(OH)3填料以及相同粒径、不同种类填料,对比加入填料后环氧树脂的粘度、凝胶时间、沉淀情况以及其固化物的Tg和拉伸、压缩、弯曲强度。结果显示:加入填料的环氧树脂较不加填料的环氧树脂的凝胶时间缩短,环氧树脂粘度和Tg均有所提高,拉伸、压缩和弯曲强度均下降。对比相同粒径、不同种类填料对环氧树脂的影响,加入Al(OH)3的环氧树脂凝胶时间最短、粘度最高;加入高岭土的环氧树脂凝胶时间最长;加入烧土的环氧树脂粘度最低;加入轻质碳酸钙、重质碳酸钙的环氧树脂表面产生了气泡且重质碳酸钙沉淀现象更明显;加入烧土、高岭土的环氧树脂也产生了沉淀,但加入高岭土的环氧树脂沉淀较少。
关键词
拉挤
环氧树脂
填料
不同种类
不同粒径
Keywords
pultrusion
epoxy resin
filler
different kind
different particle size
分类号
TQ322.41 [化学工程—合成树脂塑料工业]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的反流性食管炎中医辨证模型构建
王赵雨
南明花
柏容容
于小涵
白长川
马跃海
《实用中医内科杂志》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
填料对拉挤环氧树脂工艺及反应特性的影响
王志伟
张春颖
田超凯
刘传瑞
王赵雨
仲流通
刘恩赐
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
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