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恭喜中国中医科学院中医临床基础医学研究所杨伟获国家专利权

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龙图腾网恭喜中国中医科学院中医临床基础医学研究所申请的专利基于随机森林的规则提取技术的肾阳虚证状态辨识系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116312974B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310271312.5,技术领域涉及:G16H20/90;该发明授权基于随机森林的规则提取技术的肾阳虚证状态辨识系统是由杨伟;向兴华;白卫国;刘孟宇;王拥军;王晶设计研发完成,并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

基于随机森林的规则提取技术的肾阳虚证状态辨识系统在说明书摘要公布了:本发明涉及基于随机森林的规则提取技术的肾阳虚证状态辨识系统,包括肾阳虚数据预处理模块、基于RF生成肾阳虚辨识规则模块、肾阳虚可解释性辨识规则提取模块和肾阳虚辨识准确性与可解释性度量模块,基于RF生成肾阳虚辨识规则模块采用分类回归树算法生成多棵决策树,并基于RF的多棵树生成规则集;肾阳虚可解释性辨识的规则提取模块包括对肾阳虚辨识规则的提取、度量、修剪、选择以及构建简化的辨识规则集;肾阳虚辨识准确性与可解释性度量模块包括肾阳虚辨识规则的准确性度量和可解释性度量,准确性度量模块用于通过测试集验证预测规则集的准确性;可解释性度量模块用于通过测试集验证预测规则集的可解释性。

本发明授权基于随机森林的规则提取技术的肾阳虚证状态辨识系统在权利要求书中公布了:1.基于随机森林的规则提取技术的肾阳虚证状态辨识系统,其特征在于,所述的肾阳虚证状态辨识系统包括肾阳虚数据预处理模块、基于RF生成肾阳虚辨识规则模块、肾阳虚可解释性辨识规则提取模块和肾阳虚辨识准确性与可解释性度量模块,所述的肾阳虚数据预处理模块用于对原始数据进行预处理,形成训练集与测试集的建模数据;所述的基于RF生成肾阳虚辨识规则模块基于所述的训练集采用CART算法生成多棵决策树,并基于RF的多棵树生成规则集;所述的肾阳虚可解释性辨识规则提取模块包括对肾阳虚辨识规则的提取、度量、修剪、选择以及构建简化的辨识规则集;所述的肾阳虚辨识准确性与可解释性度量模块包括准确性度量模块和可解释性度量模块,所述的准确性度量模块用于通过所述的测试集验证预测规则列表的准确性;所述的可解释性度量模块用于通过所述的测试集验证预测规则列表的可解释性;所述的对肾阳虚辨识规则的提取用于提取RF算法产生的肾阳虚辨识规则条件,删除重复条件,根据全部的训练集分配结局,形成第一肾阳虚辨识规则集;对肾阳虚辨识规则的度量用于引用频率、误差和长度这三个度量指标来度量所述第一肾阳虚辨识规则集中的规则的统计特性;对肾阳虚辨识规则的修剪用于修剪规则条件,删除重复规则,保留不重复的修剪规则后形成一个新的第二肾阳虚辨识规则集;对肾阳虚辨识规则的选择用于将选择规则转化为特征选择问题,通过对规则转化成二分类特征后,从中选择一组相关但不冗余的特征子集,采用引导式正则化随机森林的特征选择算法选择规则条件,为该规则条件重新分配结局,从而形成一个按照规则重要程度排序的新的第三肾阳虚辨识规则集S3;所述的构建简化的辨识规则集用于从选择规则中筛选并总结成一个可解释性的症状预测规则集,基于所述的第三肾阳虚辨识规则集构建一个互斥、完备且有序的预测规则列表;所述的构建简化规则集模块构建预测规则列表的具体方法为:令S4表示有序的预测规则列表,算法定义初始规则为其中T*为原始训练集D中最频繁的类别;为了避免过拟合,从第三肾阳虚辨识规则集S3中删除低于预定频率的规则;算法按规则自上而下应用到每个样本,直到有样本满足辨识规则条件,并把规则结局分配给此样本,通过训练集D评估第三肾阳虚辨识规则集S3中的最佳规则并添加到有序的预测规则列表S4的最后;然后删掉每次迭代中满足最佳规则条件的样本实例,剩下的样本实例重新计算第三肾阳虚辨识规则集S3中余下的规则;这个迭代过程一直持续,直到训练集中没有样本实例,或者初始规则比第三肾阳虚辨识规则集S3中其他规则误差更小;这样就构建了一个互斥、完备且有序的预测规则列表S4;所述的肾阳虚可解释性辨识规则提取模块中的修剪规则包括采用Leave-One-Out修剪法对每条骨质疏松肾阳虚证证型辨识规则进行修剪,修剪后的肾阳虚证规则集中频率最高的5条规则为:{眩晕='无'畏寒='有'手足心热='无'};{面赤='无'盗汗='无'肢冷='有'潮热='无'};{面赤='无'畏寒='有'};{口干='无'畏寒='有'手足心热='无'舌红='无'脉细数='无'};{口干='无'心烦='无'畏寒='有'};在修剪后的规则集中总结出最终的简化规则集,该简化规则集中包含5条骨质疏松患者肾阳虚证型辨识规则,其中规则和的准确率达到90%以上,规则{咽干='无'心烦='无'多梦='无'畏寒='有'}和{畏寒='有'舌红='无'}的准确率达到80%以上。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国中医科学院中医临床基础医学研究所,其通讯地址为:100700 北京市东城区东直门内南小街16号中国中医科学院;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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