银屑病中医证型预测模型的构建

詹秀菊，刘秀峰

（广州中医药大学医学信息工程学院，广州510006）

1 数据准备

455 例医案文献中的症状变量有皮疹发展迅速、皮疹经久不退、皮疹消退、皮损鲜红（红）、皮损淡红、皮损暗红、点滴状皮疹、斑片状皮疹、地图状皮疹、鳞屑干燥脱落、鳞屑附着紧、皮损肥厚、浸润明显、皮肤干燥、皮肤潮湿、皮损灼热、皮损肿胀、疲乏、咽干、咽燥、咽肿、咽喉痛、肢体倦怠、头晕、胸闷、纳呆、喜冷饮、口干、口渴、口苦、失眠多梦、不寐、心烦易怒、便干、便秘、便溏、小便黄赤、唇青紫、舌红、舌紫暗、舌暗红、舌淡红、瘀斑、苔黄、苔白、苔薄、少苔、舌燥、苔腻、浮脉、沉脉、缓脉、数脉、涩脉、滑脉、弦脉、细脉和濡脉等58 个，本研究选取PCA 对58 症状变量进行降维，将降维后的34个主成分因子作为模型的输入变量，血瘀型、血热型和血燥型三个证型设置为一列，作为输出变量，其中用数字1 代表血燥型，2 代表血瘀型，3 代表血热型。本文利用随机抽样法对455 例病案抽取测试样本和训练样本。样本随机抽样法用均匀分布的随机数构造，利用MATLAB 2015a 中rand（1:455）函数产生455 个小于1的随机数k，再用sort（k）函数对随机数产生455 个随机序号，设定训练样本数为357，测试样本数为88，根据设定样本数和随机序号可随机选取357 例训练样本，同理可随机选取88 例测试样本。具体代码实现为：

2 确定BP神经网络拓扑结构

BP 神经网络拓扑结构设定是BP 神经网络构建模型的第一步。本研究采用三层拓扑结构，即输入层、隐含层和输出层，输入变量为34 个主成分因子，因输入层节点数等于输入变量数，即输入层节点数为34 个。……