刘旺华，洪 净*，李 花，孙贵香，陈 燕

    (湖南中医药大学,湖南 长沙 410208)

    人工神经网络在中医诊断信息化中的应用

    刘旺华，洪 净*，李 花，孙贵香，陈 燕

    (湖南中医药大学,湖南 长沙 410208)

    中医学是一个非常复杂的系统，临床证候之间、临床证候与诊断目标之间、临床证候与方药之间的关系具有非线性、复杂性、模糊性、非定量的特点。人工神经网络能从海量数据中提取隐含的有意义的知识，能模拟这种非线性映射关系，建立诊断、判别模型，做出前瞻性决策，正是这种优势使得人工神经网络技术有可能为解决中医脉象辨识信息化、中医舌象辨识信息化、中医证候辨识信息化中权值难以明确的问题提供更为科学的方法与途径。

    人工神经网络；中医诊断；信息化；权值

    中医学领域数据庞大、生成速度快、结构复杂，具有多样性、不完整性、冗余性、隐私性、模糊性以及非线性等特点。显然线性建模不适应于中医临床，非线性建模方法，则可在系统内部结构和机理未知情况下，通过发现隐含在输入、输出数据中的特性，建立能充分接近系统实际结构和机理的等价模型，可较好地模拟中医临床信息之间存在的大量多重协同关系或共线性关系，更适合其复杂性、非线性的特征[1]，探索合适的非线性数学建模方法对于揭示中医临床诊疗规律具有重要的推动作用，可以取得事半功倍的效果[2]。人工神经网络(artificial neural network，ANN)兴起于20世纪80年代，它模拟生物神经系统的原理而构建，是一种能实现非线性映射功能的新型智能信息处理系统，是信息科学、数学、生物、医学等多学科交叉的边缘学科，具有自学习、自组织、并行分布式处理、良好的容错性等特点；能高速寻找优化解；具有联想存储功能；在处理噪声和漂移方面比传统的统计方法要好[3]。在控制优化、信息处理、

    本文引用：刘旺华，洪 净，李 花，孙贵香，陈 燕.人工神经网络在中医诊断信息化中的应用[J].湖南中医药大学学报，2017，37(7)：809-812.模式识别、故障诊断与预测等方面得到广泛应用[4]。

    近年来，在中医学领域中，不少学者利用ANN技术，从理论和方法等方面作了许多有益的研究和探索。北京计算机技术应用研究所运用神经网络模型对临床病例进行诊断；中南大学采用基于自定义网络结构建立了多层前馈型人工神经网络(MLPANN)分类系统[5]；上海中医药大学设计了基于MFBP算法的中医辨证神经网络模型[6]；湖南中医药大学运用包括ANN在内的多种运算法，构建了基于中医证素理论的辨证软件-WF文锋Ⅲ中医(辅助)诊疗软件[7] ......