李四海，吕晓云

LISihai1,LVXiaoyun2

1.甘肃中医学院 信息工程学院，兰州 730000

2.兰州大学 中西医结合研究所，兰州 730000

1.SchoolofInformationEngineering,GansuUniversityofTraditionalChineseMedicine,Lanzhou730000,China

2.InstituteofIntegratedTraditionalandWesternMedicine,LanzhouUniversity,Lanzhou730000,China

1 引言

中医强调辨证论治，即从各方面综合诊察患者机体当前阶段的整体反应状态。证素辨证学认为[1]，患者的症状、体征为证候，通过对证候的辨识而确定的病理本质为证素。辨证就是根据中医学理论，通过对症状（证候）进行分析，明确病位与病性（证素），最终做出证名诊断的思维认识过程。中医辨证过程中存在大量的模糊、不确定信息，其辨证过程可以归纳入不确定多属性决策问题。在不确定信息的表示及融合方面，传统的方法主要有：基于概率的优化方法及主观Bayes理论、不确定性推理及人工神经网络方法、多属性决策及效用理论、D-S证据理论等。由于D-S证据理论具有处理不确定性的能力以及在工程应用上表现出来的实用性能，近年来在医学诊断、目标识别、故障诊断、投资决策及传感器信息融合等方面得到广泛应用[2]。

在众多的不确定推理方法中，贝叶斯网络被广泛用于中医证素识别及药物功效预测[3-4]。Bayes方法是根据先验概率来更新后验概率。优点是具有坚实的理论基础，计算量适中。缺点是需要大量的概率数据来构造知识库，无法区分模糊及不确定信息，在实际应用中，主观概率及其一致性很难得到保证。

证据理论是由Dempster于1967年首先提出，由Shafer于1976年进一步发展起来的一种不精确推理理论，也称为D-S理论[5]，属于人工智能范畴，最早应用于专家系统中，具有直接表达“不确定”和“不知道”的能力，能够根据证据的积累不断缩小假设的集合。……