| 中文摘要 | 第1-8页 |
| 英文摘要 | 第8-11页 |
| 引言 | 第11-12页 |
| 第一章 中医辨证量化方法的研究概况 | 第12-25页 |
| 1．1 中医辨证思维方法 | 第12-15页 |
| 1．1．1 辨证的整体性思维 | 第13-14页 |
| 1．1．2 辨证的发散性思维 | 第14页 |
| 1．1．3 辨证的直觉性思维 | 第14-15页 |
| 1．1．4 辨证的形象性思维 | 第15页 |
| 1．2 中医辨证量化方法研究 | 第15-24页 |
| 1．2．1 模糊定性判断 | 第16-18页 |
| 1．2．2 半定量方法 | 第18-19页 |
| 1．2．3 多因素分析 | 第19-22页 |
| 1．2．4 人工智能技术 | 第22-24页 |
| 1．3 小结 | 第24-25页 |
| 第二章 中医辨证思维规律、方法探讨 | 第25-44页 |
| 2．1 主要辨证方法之间的关系 | 第25-28页 |
| 2．1．1 主要辨证方法的内涵 | 第25-27页 |
| 2．1．2 主要辨证方法之间的相互关系 | 第27-28页 |
| 2．2 辨证统一体系的建立 | 第28-37页 |
| 2．2．1 辨证思维的关键环节—辨证要素的确定 | 第29-32页 |
| 2．2．2 证名规范方法 | 第32页 |
| 2．2．3 症状的规范 | 第32-35页 |
| 2．2．4 症状-要素-证候辨证统一体系 | 第35-37页 |
| 2．3 辨证量化的实施方案 | 第37-43页 |
| 2．3．1 辨证要素及其编码 | 第37-38页 |
| 2．3．2 症状／体征编码与赋值 | 第38-39页 |
| 2．3．3 症状／体征对辨证要素贡献度的分析 | 第39-40页 |
| 2．3．4 症状与辨证要素关系的建立 | 第40-43页 |
| 2．4 小结 | 第43-44页 |
| 第三章 基于辨证统一体系与贝叶斯网络的肺系疾病辨证量化研究 | 第44-69页 |
| 3．1 贝叶斯网络 | 第44-56页 |
| 3．1．1 贝叶斯概率 | 第44-47页 |
| 3．1．2 贝叶斯网络的定义 | 第47-49页 |
| 3．1．3 贝叶斯网络的学习算法 | 第49-52页 |
| 3．1．4 贝叶斯网络因果关系参数学习 | 第52-55页 |
| 3．1．5 贝叶斯网络的推理算法 | 第55-56页 |
| 3．1．6 贝叶斯网络的应用 | 第56页 |
| 3．2 基于辨证统一体系与贝叶斯网络的肺系疾病辨证量化研究 | 第56-68页 |
| 3．2．1 病例选择 | 第57页 |
| 3．2．2 肺系疾病症状、要素与证侯的确定 | 第57-58页 |
| 3．2．3 一般资料 | 第58-59页 |
| 3．2．4 贝叶斯网络的学习与推理过程 | 第59-68页 |
| 3．3 小结 | 第68-69页 |
| 第四章 肺系疾病辨证结果与分析 | 第69-90页 |
| 4．1 肺系疾病症状要素因果关系的检验 | 第69-78页 |
| 4．2 贝叶斯网络预测效果的检验 | 第78-81页 |
| 4．3 贝叶斯网络自学习效果的检验 | 第81-82页 |
| 4．4 贝叶斯网络对肺系证侯辨证效果的检验 | 第82-89页 |
| 4．5 小结 | 第89-90页 |
| 第五章 评价与展望 | 第90-97页 |
| 5．1 贝叶斯网络辨证量化方法的特点 | 第90-95页 |
| 5．1．1 符合中医学的整体观念与辨证思维特点 | 第90-91页 |
| 5．1．2 是辨证统一体系的量化发展 | 第91页 |
| 5．1．3 使中医辨证更具客观性 | 第91页 |
| 5．1．4 可从数据挖掘中发现新知识 | 第91-92页 |
| 5．1．5 推理更精确且具有可重复性 | 第92页 |
| 5．1．6 证明中医辨证理论体系的科学性 | 第92页 |
| 5．1．7 能有效地进行规律抽提 | 第92-93页 |
| 5．1．8 能将计算机自动学习与专家经验相结合 | 第93页 |
| 5．1．9 高质量的样本资料是贝叶斯网络学习培训成功的关键 | 第93页 |
| 5．1．10 具有良好的自学习效果和普适性 | 第93-94页 |
| 5．1．11 注重利用临床病案资料挖掘有用信息 | 第94-95页 |
| 5．2 应用前景 | 第95-97页 |
| 5．2．1 是一种处理高维小样本的有效方法 | 第95-96页 |
| 5．2．2 为非线性问题的研究开拓了新的思路 | 第96-97页 |
| 小结 | 第97-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 在读博士期间科研学术情况 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-106页 |
| 附件A： 贝叶斯网络对7例病案的证候推理预测效果 | 第106-113页 |
| 附件B： 计算机统计的原始输出结果 | 第113-116页 |
| 附件C： 综述1-中医辨证的思维模式和方法研究 | 第116-122页 |
| 附件D： 综述2-中医辨证的量化研究现状与展望 | 第122-126页 |
