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申请/专利权人：内蒙古工业大学
摘要：本发明公开了一种基于朴素贝叶斯网络的病症与药物的匹配方法，以病症症状x1，x2，…，xi，…，xI作为输入节点，每一个输入节点表示一种病症症状；以药物y1，y2，…，yj，…，yJ作为输出节点，每一个输出节点表示一味药物；输入节点和输出节点之间的连接表示病症症状和药物之间的映射关系。病症症状节点与药物节点之间用条件概率进行表示，以条件概率体现各输入节点到输出节点之间的概率强度，条件概率越大则表明连接两端的病症症状与药物之间的相关性越强，即治疗该病症症状越适合使用该味药物。通过本发明，医生只需要确定患者的病症症状，可为确定治疗方案提供参考依据，为医生推荐合理、有效、高效的药物，降低不合理用药的情况。
主权项：1.基于朴素贝叶斯网络的病症与药物的匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集若干传统的配方，将配方对应的病症症状X与所使用的药物Y相对应，形成配方样本集Z；S2、将所述S1中建立的配方样本集Z中的部分配方作为训练配方集，并将所述训练配方集进行二值化处理后得到训练集，利用训练集对朴素贝叶斯网络模型进行训练，计算出训练集中病症症状的概率Pxi、药物的概率Pyj以及病症症状与药物之间的条件概率Pxi＝t|yj＝l，t＝0,1表示病症症状xi不存在和存在两种情况，l＝0,1表示药物yj未使用和使用两种情况；S3、将待开药病例的病症症状X’作为输入参数，根据所述S2中计算得到的病症症状的概率Pxi、药物的概率Pyj以及病症症状与药物之间的条件概率Pxi＝t|yj＝l，计算出各味药物使用的后验概率Pyj＝1|X和各味药物未使用的后验概率Pyj＝0|X，其中，X＝x1,x2,…,xi,…,xI表示患者的各个病症症状，xii＝1,2,…,I的取值为1或0；S4、比较Pyj＝1|X和Pyj＝0|X的大小，若Pyj＝1|X≥Pyj＝0|X，则判断该味药物是与所述病例的病症症状X’相匹配的药物，将所有与所述病例的病症症状X’相匹配的药物进行配伍即得出匹配的药物结果Y＝y1,y2,…,yJ。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古工业大学 基于朴素贝叶斯网络的病症与药物的匹配方法
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