融合知识图谱与图卷积神经网络中医证型分类模型OA
A Classification Model of TCM Syndrome Based on Integration of Knowledge Graph and Graph Convolutional Network
中医证型分类是中医辨证体系中极为重要的一部分,证型分类的准确性会影响到中医诊疗的效果,因此如何提高证型分类的准确率一直是中医学研究的一个重要课题.利用人工智能技术探究中医证型分类模型,提高证型分类性能,从而为中医学的其他相关应用奠定基础.该文采用了一种融合模型——KGRGCN.该模型能够高效地获取数据节点之间的深层特征.图卷积神经网络作为一种处理图结构数据的有效方法,通过残差结构的引入,可以提高模型的表达能力和训练稳定性;同时融合证型相关知识图谱…查看全部>>
The classification of traditional Chinese medicine(TCM)syndrome is an integral component of the TCM diagnostic system.The accuracy of syndrome classification affects the effectiveness of TCM diagnosis and treatment,so how to improve the accuracy of syndrome classification has always been an important topic in TCM research.Leveraging artificial intelligence technologies to explore TCM syndrome classification models aims to enhance the performance of syndrome …查看全部>>
董云春;晏峻峰
湖南中医药大学 信息科学与工程学院,湖南 长沙 410208湖南中医药大学 信息科学与工程学院,湖南 长沙 410208
计算机与自动化
图卷积神经网络证型分类知识图谱证素残差结构
graph convolutional networksyndrome classificationknowledge graphstatus elementresidual structure
《计算机技术与发展》 2025 (3)
140-147,8
湖南省教育科学研究重点项目(23A0312)湖南中医药大学研究生创新课题项目(2024CX085)
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