公开(公告)号：CN104615894A

公开(公告)日：2015-05-13

申请号：CN201510078452.6

申请日：2015-02-13

Applicant: 上海中医药大学

Inventor： 刘国萍 ,  颜建军 ,  徐玮斐 ,  王忆勤 ,  郑舞

IPC: G06F19/00 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明提供一种基于k近邻标签特定权重特征的中医诊断方法及系统，以解决上述问题。上述方法包括以下步骤：按照预设权重确定策略获取不同类别下事例的特征数据权重信息；根据不同类别下事例的特征数据权重信息，获取任意两个事例的加权欧几里得距离并选择预设数目加权欧几里得距离最小的事例；对选择的所述事例采用k近邻标签特定权重特征多标记学习方法即ML-LSWAKNN进行处理，获取所述事例对应的评价指标，充分考虑了特征加权对分类的影响，大大提高了分类的精度。

公开(公告)号：CN104615894B

公开(公告)日：2018-09-28

申请号：CN201510078452.6

申请日：2015-02-13

Applicant: 上海中医药大学

Inventor： 刘国萍 ,  颜建军 ,  徐玮斐 ,  王忆勤 ,  郑舞

IPC: G16H50/20 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明提供一种基于k近邻标签特定权重特征的中医诊断方法及系统，以解决上述问题。上述方法包括以下步骤：按照预设权重确定策略获取不同类别下事例的特征数据权重信息；根据不同类别下事例的特征数据权重信息，获取任意两个事例的加权欧几里得距离并选择预设数目加权欧几里得距离最小的事例；对选择的所述事例采用k近邻标签特定权重特征多标记学习方法即ML‑LSWAKNN进行处理，获取所述事例对应的评价指标，充分考虑了特征加权对分类的影响，大大提高了分类的精度。