技术编号:12720641
提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及一种信息分类预测方法,特别是涉及一种使用标记相关性作为描述样本的补充特征,并且将多标记学习算法和贝叶斯网络进行结合的基于多标记学习的中医临床症型分类方法。背景技术中医临床症型分类主要是通过中医望闻问切的手法得到患者的症状信息(如:头疼、四肢冰冷、脉细等),并运用分类模型得到该患者对应症型(如:气虚、肝胃郁热等)。中医临床症型分类问题最大特点在于:每个患者对应症型常有多个,例如:气阴两虚兼血瘀,其中包含了气虚、阴虚和血瘀三种症型,因此使用多标记学习模型构建分类器成为解决该问题的常用方法。...
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该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。