李　爽，張慧妍,+，王　立,，王小藝,，董銀卯，孟　宏

1.北京工商大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，北京 100048 2.北京工商大學(xué) 中國(guó)化妝品研究中心，北京 100048

多屬性皮膚指標(biāo)的中醫(yī)體質(zhì)模糊優(yōu)化分類模型*

李爽1，張慧妍1,2+，王立1,2，王小藝1,2，董銀卯2，孟宏2

1.北京工商大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，北京 100048 2.北京工商大學(xué) 中國(guó)化妝品研究中心，北京 100048

LI Shuang,ZHANG Huiyan,WANG Li,et al.Fuzzy optimization classification model in Chinese medicine constitution of multi-attribute skin indexes.Journal of Frontiers of Computer Science and Technology,2016, 10(7):995-1002.

探索面部皮膚指標(biāo)與人體內(nèi)在的中醫(yī)體質(zhì)類型間的隱形關(guān)聯(lián)關(guān)系并確定體質(zhì)類型，可為皮膚養(yǎng)護(hù)與診療提供新途徑。選取中國(guó)化妝品研究中心實(shí)測(cè)的具有多屬性特性的皮膚本底樣本值及由中醫(yī)體質(zhì)問(wèn)卷確定的體質(zhì)分類結(jié)果作為建模匹配數(shù)據(jù)對(duì)，依據(jù)Spearman相關(guān)性進(jìn)行主成分分析，實(shí)現(xiàn)了皮膚指標(biāo)降維，而后依據(jù)模糊統(tǒng)計(jì)方法得到皮膚指標(biāo)對(duì)體質(zhì)的模糊隸屬度，實(shí)現(xiàn)了非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的智能化劃分。在此基礎(chǔ)上，提出了一種融合主客觀信息的模糊優(yōu)化組合賦權(quán)法，用以降低分類誤差，建立多屬性皮膚指標(biāo)的中醫(yī)體質(zhì)模糊優(yōu)化分類模型。針對(duì)新樣本的測(cè)試結(jié)果表明，模型分類正確率達(dá)到80%，從而證明了模糊分類模型具有較好的實(shí)用性及有效性，并可為其他非標(biāo)準(zhǔn)化與個(gè)性化數(shù)據(jù)的模糊多屬性分類與評(píng)價(jià)問(wèn)題的深入研究提供新思路。

模糊分類；組合賦權(quán)；統(tǒng)計(jì)分析；中醫(yī)體質(zhì)

1　引言

依據(jù)中醫(yī)理論，體質(zhì)是人體生命過(guò)程中，在先天稟賦和后天生活習(xí)慣基礎(chǔ)上所形成的形態(tài)結(jié)構(gòu)、生理功能和心理狀態(tài)方面綜合的、相對(duì)穩(wěn)定的固有特質(zhì)[1]。體質(zhì)作為皮膚表征的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，對(duì)皮膚的顏色、光澤、質(zhì)地、水分、彈性、平滑度等眾多屬性具有影響[2]。目前研究將人體劃分為平和質(zhì)、氣虛質(zhì)、陽(yáng)虛質(zhì)、陰虛質(zhì)、痰濕質(zhì)、濕熱質(zhì)、血瘀質(zhì)、氣郁質(zhì)、特稟質(zhì)九大體質(zhì)，其中平和質(zhì)的人群膚色潤(rùn)澤，唇色紅潤(rùn)，精力充沛，屬于健康人群，而其他8種則歸類為偏頗體質(zhì)，其對(duì)應(yīng)的皮膚或多或少存在一些問(wèn)題。研究皮膚與體質(zhì)的潛在聯(lián)系，對(duì)于皮膚保養(yǎng)及人體健康診療具有重要意義。

黃沖等人[3]采用樸素貝葉斯分類和最小距離分類兩種分類方法，從數(shù)理統(tǒng)計(jì)角度對(duì)王琦教授《中醫(yī)體質(zhì)分類與判定》標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)卷中的答案進(jìn)行判別研究，建立了中醫(yī)體質(zhì)分類模型；戰(zhàn)文翔等人[4]通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)36 486例調(diào)查對(duì)象的問(wèn)卷答案進(jìn)行分類，結(jié)果顯示中老年人偏頗體質(zhì)占多數(shù)，達(dá)到98.45%，平和體質(zhì)僅占1.55%；馬建偉等人[5]通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查獲取了200名中國(guó)飛行員的體質(zhì)類型后，采用多元Logistic回歸分析確定了體質(zhì)與生活習(xí)慣、周?chē)h(huán)境等因素的相互關(guān)系，為后續(xù)提高飛行員的健康水平提供了理論指導(dǎo)。李建民等人[6]對(duì)中醫(yī)體質(zhì)與皮膚水分和酸堿度的關(guān)系進(jìn)行了研究，結(jié)果表明相較于平和體質(zhì)，其他體質(zhì)的水分含量和PH值都相對(duì)較高；王雪等人[7]研究了黑龍江地區(qū)女性皮膚黑色素、血紅素與中醫(yī)體質(zhì)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)與平和質(zhì)相比，其他各類體質(zhì)的黑色素、血色素值均較??；曲建寧等人[8]在對(duì)測(cè)試者皮膚狀態(tài)打分的基礎(chǔ)上，根據(jù)其體質(zhì)類型統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，指出平和體質(zhì)人群各項(xiàng)皮膚指標(biāo)得分均最高，偏頗體質(zhì)會(huì)影響皮膚指標(biāo)得分，其中對(duì)指標(biāo)影響最大的是陽(yáng)虛質(zhì)和氣郁質(zhì)。

本文基于反映專家診療經(jīng)驗(yàn)的調(diào)查問(wèn)卷及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘外在皮膚品質(zhì)特征與內(nèi)在人體中醫(yī)體質(zhì)的信息關(guān)聯(lián)，建立判定個(gè)體屬于平和體質(zhì)及偏頗體質(zhì)的二分類模型，為后續(xù)進(jìn)行皮膚狀態(tài)改善和人體健康診療提供理論支撐與決策依據(jù)，為信息技術(shù)處理模糊多屬性數(shù)據(jù)以更好地服務(wù)民生拓展了新的思路。

2人體面部皮膚指標(biāo)體系的建立及數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1人體面部皮膚指標(biāo)體系建立

目前，常用的人體面部皮膚指標(biāo)包括水分含量、水分散失、油脂、黑紅色素等。本文根據(jù)皮膚領(lǐng)域背景知識(shí)和中醫(yī)理論，從水潤(rùn)度、白皙度、平滑度、緊實(shí)度等角度確定能夠充分全面衡量人體面部皮膚狀態(tài)的指標(biāo)體系如圖1所示。

Fig.1　Index system of human facial skin圖1　人體面部皮膚指標(biāo)體系

2.2基于Spearman相關(guān)性的主成分分析

皮膚指標(biāo)體系中的指標(biāo)維數(shù)較多，為了避免分類、評(píng)價(jià)研究中皮膚指標(biāo)存在冗余，在處理指標(biāo)數(shù)據(jù)前先通過(guò)主成分分析法對(duì)指標(biāo)降維。

由于人體面部皮膚指標(biāo)數(shù)據(jù)具有離散型、非標(biāo)準(zhǔn)化與個(gè)性化的特點(diǎn)，樣本間差異較大，在小樣本條件下無(wú)法滿足正態(tài)分布，故選擇對(duì)分析變量不需要正態(tài)性假設(shè)的Spearman秩相關(guān)系數(shù)來(lái)度量指標(biāo)間的相關(guān)性[9]，一般認(rèn)為 ρs大于0.4的指標(biāo)間相關(guān)性較強(qiáng)。參照文獻(xiàn)[10]所述的方法，依次計(jì)算20個(gè)指標(biāo)兩兩之間的Spearman秩相關(guān)系數(shù)，篩選出相關(guān)系數(shù)大于0.4的指標(biāo)，采用主成分分析法對(duì)其進(jìn)行降維[11]。具體計(jì)算步驟如下：

（1）標(biāo)準(zhǔn)化各指標(biāo)數(shù)據(jù)；

（2）求解標(biāo)準(zhǔn)化后指標(biāo)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)矩陣；

（3）求解相關(guān)系數(shù)矩陣的特征根；

（4）求解特征根對(duì)應(yīng)的特征向量，其中最大特征根的特征向量對(duì)應(yīng)第一主成分的系數(shù)向量，以此類推；

（5）計(jì)算各主成分的貢獻(xiàn)率，取累計(jì)貢獻(xiàn)率大于70%的主成分作為綜合后的新指標(biāo)，并結(jié)合實(shí)際給對(duì)應(yīng)指標(biāo)賦予新的含義。

2.3模糊統(tǒng)計(jì)確定指標(biāo)對(duì)體質(zhì)的隸屬度

皮膚指標(biāo)數(shù)據(jù)受內(nèi)外影響存在一定的波動(dòng)性，區(qū)間邊界附近的指標(biāo)值在重復(fù)測(cè)試中可能被劃分到不同區(qū)間，這從根本上制約了標(biāo)準(zhǔn)化分類與評(píng)價(jià)研究工作的開(kāi)展。因此，本文提出采用模糊統(tǒng)計(jì)方法確定皮膚指標(biāo)對(duì)中醫(yī)體質(zhì)的隸屬度，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)范化。

以水分散失指標(biāo)為例，考察n個(gè)人的水分散失數(shù)據(jù)，其中通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷確定p個(gè)人屬于平和體質(zhì)，f個(gè)人屬于偏頗體質(zhì)，則根據(jù)水分散失數(shù)據(jù)確定對(duì)平和體質(zhì)的隸屬度計(jì)算步驟如下：

（1）將p個(gè)平和體質(zhì)人群的水分散失值按照從小到大的順序進(jìn)行排序，然后分成合適的正整數(shù)h組，分別對(duì)應(yīng)h次的模糊統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)。其中第1組由個(gè)值組成，第2組增加了個(gè)值，以此類推，h組即包含了所有p個(gè)樣本值。

（3）將p個(gè)人的水分散失值依次帶入式（1）中，計(jì)算出每個(gè)人在水分散失指標(biāo)下對(duì)平和體質(zhì)的模糊隸屬度矩陣l(p)1。

（4）依次將余下h-1組數(shù)據(jù)帶入步驟（2）、（3），計(jì)算出h-1個(gè)模糊隸屬度矩陣。

（5）將h次模糊統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)計(jì)算出的模糊隸屬度矩陣取平均，得到水分散失對(duì)平和體質(zhì)的平均相對(duì)隸屬度矩陣為：

3基于皮膚指標(biāo)的中醫(yī)體質(zhì)模糊優(yōu)化分類

從中醫(yī)角度對(duì)人體面部皮膚狀態(tài)進(jìn)行直觀評(píng)判目前主要依據(jù)水潤(rùn)、白皙、緊實(shí)及平滑這4個(gè)維度進(jìn)行，其指標(biāo)權(quán)重的確定對(duì)分類的準(zhǔn)確性具有重要影響。若能結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，則有利于體質(zhì)與皮膚之間客觀規(guī)律的提取。因此本文提出一種融合主客觀信息的模糊優(yōu)化分類算法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，以提高分類準(zhǔn)確率。

3.1層次分析法與熵值法組合賦權(quán)

熵值法是一種客觀賦權(quán)方法，它通過(guò)計(jì)算信息熵求解出各指標(biāo)的差異系數(shù)，進(jìn)而根據(jù)指標(biāo)的差異系數(shù)對(duì)整體的影響來(lái)決定指標(biāo)的權(quán)重。其中，信息熵的計(jì)算步驟如下。

（1）計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下，第i個(gè)測(cè)試對(duì)象的特征比重：

（2）計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值：

層次分析法是易于吸取領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)，對(duì)定性問(wèn)題進(jìn)行定量分析的一種簡(jiǎn)便、靈活而又實(shí)用的多準(zhǔn)則決策方法[12]。熵值法可以充分挖掘指標(biāo)數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的信息，結(jié)果相對(duì)客觀，層次分析法則集成了專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，主觀隨意性相對(duì)較大[13-14]。因此，本文采用將二者結(jié)合的組合賦權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重，設(shè)二者的比例系數(shù)分別為a和b，則組合賦權(quán)法計(jì)算步驟如圖2所示。

Fig.2　Flowchart of determining index weight圖2　指標(biāo)權(quán)重確定流程圖

其中，a和b的計(jì)算原理如下：

設(shè)sj、cj分別為熵值法和層次分析法計(jì)算出的某指標(biāo)xj的權(quán)重系數(shù)，則稱

是具有同時(shí)體現(xiàn)主客觀信息集成特征的權(quán)重系數(shù)。

依據(jù)上述測(cè)試樣本的模糊隸屬度計(jì)算易知，平和質(zhì)受測(cè)對(duì)象pi的第j個(gè)指標(biāo)對(duì)屬于平和體質(zhì)與偏頗體質(zhì)的隸屬度之差為l(p-f)ij，則偏頗體質(zhì)受測(cè)對(duì)象fi的第j個(gè)指標(biāo)對(duì)偏頗體質(zhì)與平和體質(zhì)的隸屬度之差為l(f-p)ij，則構(gòu)成的lij矩陣如式（6）所示，反應(yīng)第i個(gè)受測(cè)對(duì)象的第j個(gè)指標(biāo)對(duì)兩類體質(zhì)的隸屬程度之差：

顯然有l(wèi)ij>0，對(duì)各指標(biāo)加權(quán)后可得：

為提高分類模型準(zhǔn)確率，本文提出比例系數(shù)a和b，優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)為：

可見(jiàn)，目標(biāo)函數(shù)取值越大表明用于體質(zhì)分類的參數(shù)取值越適當(dāng)。此外，參數(shù)a、b滿足的約束條件為：

應(yīng)用Lagrange條件極值原理，即可求得a、b的最優(yōu)解。

3.2體質(zhì)分類

在通過(guò)組合賦權(quán)法確定皮膚指標(biāo)的權(quán)重后，進(jìn)行中醫(yī)體質(zhì)的二分類研究則僅需計(jì)算出樣本的多屬性指標(biāo)綜合后對(duì)兩類體質(zhì)的隸屬度之差lw，進(jìn)而判定對(duì)應(yīng)的分類結(jié)果。lw定義為：

若加權(quán)綜合后的lw>0，則這個(gè)人屬于平和體質(zhì)，否則屬于非平和體質(zhì)。

4　實(shí)例

4.1樣本來(lái)源

選取北京工商大學(xué)化妝品研究中心于2014年11月測(cè)試獲得的175組皮膚本底樣本數(shù)值，測(cè)試對(duì)象為京津冀地區(qū)年齡在18～35歲之間的女性，體質(zhì)分類結(jié)果根據(jù)中醫(yī)體質(zhì)問(wèn)卷調(diào)查確定。實(shí)驗(yàn)采用德國(guó)CK公司專業(yè)的皮膚測(cè)試儀器對(duì)受測(cè)者的水分含量、水分散失、油脂、黑色素MI、光澤度、彈性、粗糙度等20項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行測(cè)試，其中每個(gè)指標(biāo)又分別測(cè)試額頭、左眼角、左臉頰和下巴4個(gè)部位。測(cè)試過(guò)程中保證了受測(cè)者皮膚清潔，環(huán)境恒溫等測(cè)試條件。

隨機(jī)挑選155組樣本數(shù)據(jù)為建模的訓(xùn)練樣本，余下20組為測(cè)試樣本。其中，訓(xùn)練樣本包含平和體質(zhì)51組，偏頗體質(zhì)104組；測(cè)試樣本包含平和體質(zhì)6組，偏頗體質(zhì)14組。

4.2體質(zhì)分類模型的建立

在建模過(guò)程中為充分利用全部的面部皮膚信息，將每位受測(cè)者的4個(gè)部位指標(biāo)值進(jìn)行加權(quán)，依據(jù)專家意見(jiàn)對(duì)其權(quán)重分別設(shè)定為額頭0.1、左眼角0.2、左臉頰0.5、下巴0.2，加權(quán)后每個(gè)指標(biāo)得到一個(gè)綜合值。

計(jì)算155組訓(xùn)練樣本中20個(gè)皮膚指標(biāo)兩兩之間的Spearman秩相關(guān)系數(shù)，篩選出相關(guān)系數(shù)大于0.4的指標(biāo)。分析計(jì)算結(jié)果可得，{MI、EI、L、A、B、IAT}、 {R2、R5、R7}、{LR、Ra、Rz、Rt}、{PO2、PCO2}間具有較強(qiáng)相關(guān)性。對(duì)上述4組指標(biāo)分別采用主成分分析法進(jìn)行降維，得到的第一主成分貢獻(xiàn)率均大于70%，故將4組指標(biāo)分別綜合為第一主成分所對(duì)應(yīng)的新指標(biāo)，分別命名為色度、彈性、粗糙度和氣血。最后獲得的人體面部皮膚指標(biāo)體系包括水分含量、水分散失、油脂、色度、光澤度、彈性、PH值、粗糙度和氣血9個(gè)指標(biāo)。

首先，依次對(duì)155位受測(cè)者的上述9個(gè)皮膚指標(biāo)進(jìn)行模糊統(tǒng)計(jì)，將51位平和體質(zhì)受測(cè)者的各項(xiàng)指標(biāo)值分成5組，104位非平和體質(zhì)受測(cè)者的各項(xiàng)指標(biāo)值分成8組，每組等分為5個(gè)區(qū)間。參照2.3節(jié)所述的實(shí)驗(yàn)步驟，計(jì)算各指標(biāo)對(duì)兩類體質(zhì)的平均相對(duì)模糊隸屬度。以水分散失對(duì)偏頗體質(zhì)的模糊隸屬度為例展示模糊統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖3所示。可以看出，隨著實(shí)驗(yàn)次數(shù)的增多，模糊隸屬度趨于穩(wěn)定。

然后，構(gòu)建融合主客觀信息的人體面部皮膚狀態(tài)層次結(jié)構(gòu)模型如圖4所示。本次參加測(cè)試的皆為年輕人，其皮膚大多較光滑，緊實(shí)度高，因此領(lǐng)域?qū)＜医o出的準(zhǔn)則層皮膚狀態(tài)考量4個(gè)維度的權(quán)重排序依次為：水潤(rùn)度>白皙度>平滑度>緊實(shí)度。

這樣，依據(jù)專家意見(jiàn)構(gòu)造判斷矩陣，經(jīng)過(guò)一致性檢驗(yàn)，表明具有較好的一致性。同時(shí)，按照?qǐng)D2所示的計(jì)算步驟，基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采用熵值法進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重計(jì)算。

為優(yōu)化確定組合權(quán)重系數(shù)，需要將上述獲得的各指標(biāo)權(quán)重值和其對(duì)兩類體質(zhì)的模糊隸屬度帶入式（4）～（7），這樣便可計(jì)算出歸一化后的比例系數(shù)a、b，求得a=0.51,b=0.49。具體皮膚指標(biāo)權(quán)重結(jié)果詳見(jiàn)表1。依據(jù)式（8），即可確定每位受測(cè)者的體質(zhì)類型。對(duì)20組測(cè)試樣本，分別將3類賦權(quán)方法的結(jié)果帶入已經(jīng)建好的分類模型中，分類輸出與問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果相對(duì)比，可發(fā)現(xiàn)組合賦權(quán)法分類準(zhǔn)確率最高，達(dá)到80%，層次分析法和熵值法均有所下降，只達(dá)到75%。分類模型的詳細(xì)分類情況見(jiàn)表2。分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，采用本文提出的基于組合賦權(quán)的模糊優(yōu)化體質(zhì)分類模型與基于專家診療經(jīng)驗(yàn)的體質(zhì)問(wèn)卷分類結(jié)果吻合度較高。

Fig.3　Average relative membership degree of water loss to non-gentle constitution圖3　水分散失-非平和體質(zhì)平均相對(duì)隸屬度

Fig.4　Hierarchical structure model of skin圖4　皮膚狀態(tài)層次結(jié)構(gòu)模型

Table 1　Results of analytic hierarchy process&entropy method combination weighting表1　層次分析法-熵值法組合賦權(quán)結(jié)果

Table 2　Output of classification model表2　分類模型輸出

5　結(jié)束語(yǔ)

本文依據(jù)中醫(yī)理論——“有諸內(nèi)，必形于外”，探索人體面部皮膚狀態(tài)多屬性指標(biāo)與體質(zhì)之間的隱性關(guān)聯(lián)關(guān)系。由于人體面部皮膚指標(biāo)與性別、地域、季節(jié)、年齡，甚至測(cè)試前的睡眠狀況等都關(guān)聯(lián)密切，本次測(cè)試僅針對(duì)京、津、冀地區(qū)，年齡在18～35歲之間的女性集合進(jìn)行?？紤]影響因素的復(fù)雜性與隨機(jī)干擾，采用模糊優(yōu)化方法融合調(diào)查問(wèn)卷獲取專家關(guān)于體質(zhì)分類的經(jīng)驗(yàn)及皮膚指標(biāo)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)多屬性皮膚指標(biāo)進(jìn)行中醫(yī)體質(zhì)分類研究。首先對(duì)常規(guī)的皮膚指標(biāo)體系采用基于Spearman相關(guān)性的主成分分析法進(jìn)行降維，然后通過(guò)模糊統(tǒng)計(jì)獲得各指標(biāo)對(duì)中醫(yī)體質(zhì)的模糊隸屬度，最后提出采用分類偏差最小化原則優(yōu)化確定組合權(quán)重，以建立分類精度較高的中醫(yī)體質(zhì)分類模型。該模型的分類結(jié)果與體質(zhì)問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果具有良好的一致性，能夠比較客觀地描述皮膚狀態(tài)和體質(zhì)間的潛在聯(lián)系，具有較好的實(shí)際應(yīng)用與理論參考價(jià)值，分類模型簡(jiǎn)潔、高效，易于推廣。后續(xù)，考察其他地域、年齡人群的皮膚指標(biāo)與中醫(yī)體質(zhì)關(guān)聯(lián)關(guān)系時(shí)，可借鑒本文方法并結(jié)合特定人群皮膚測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行深入研究。

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LI Shuang was born in 1992.She is an M.S.candidate at Beijing Technology and Business University.Her research interest is data analysis and modeling.

李爽（1992—），女，北京人，北京工商大學(xué)碩士研究生，主要研究領(lǐng)域?yàn)閿?shù)據(jù)分析與建模。

ZHANG Huiyan was born in 1973.She is an associate professor at Beijing Technology and Business University. Her research interest is data modeling,classification and evaluation.

張慧妍（1973—），女，黑龍江齊齊哈爾人，博士，北京工商大學(xué)副教授，主要研究領(lǐng)域?yàn)閿?shù)據(jù)建模、分類與評(píng)價(jià)。

WANG Li was born in 1983.She is an associate professor at Beijing Technology and Business University.Her research interest is statistical analysis and forecast.

王立（1983—），女，北京人，博士，現(xiàn)為北京工商大學(xué)副教授，主要研究領(lǐng)域?yàn)榻y(tǒng)計(jì)分析與預(yù)測(cè)。

WANG Xiaoyi was born in 1975.He is a professor at Beijing Technology and Business University.His research interest is modeling and forecasting based on data.

王小藝（1975—），男，山西新絳人，博士，北京工商大學(xué)教授，主要研究領(lǐng)域?yàn)榛跀?shù)據(jù)的建模與預(yù)測(cè)研究。

DONG Yinmao was born in 1963.He is a professor at Beijing Technology and Business University.His research interess include Chinese medicine constitution and skin health cosmetics.

董銀卯（1963—），男，河北辛集人，博士，北京工商大學(xué)教授，主要研究領(lǐng)域?yàn)橹嗅t(yī)體質(zhì)，皮膚養(yǎng)生化妝品。

MENG Hong was born in 1969.She is a professor at Beijing Technology and Business University.Her research interest is skin medical health technology（traditional Chinese medical science）.

孟宏（1969—），女，山東菏澤人，博士，北京工商大學(xué)教授，主要研究領(lǐng)域?yàn)槠つw醫(yī)學(xué)養(yǎng)生技術(shù)（中醫(yī)）。

Fuzzy Optimization Classification Model in Chinese Medicine Constitution of Multi-Attribute Skin Indexes*

LI Shuang1,ZHANG Huiyan1,2+,WANG Li1,2,WANG Xiaoyi1,2,DONG Yinmao2,MENG Hong2
1.School of Computer and Information Engineering,Beijing Technology and Business University,Beijing 100048,China 2.China Cosmetic Research Center,Beijing Technology and Business University,Beijing 100048,China +Corresponding author:E-mail:zhanghuiyan369@126.com

This paper explores the invisible incidence relation between facial skin indexes and traditional Chinese medicine(TCM)constitution to determine constitution types,which can provide new ways for skin diagnosis and treatment.Multi-attribute skin background sample values tested by China Cosmetics Research Center and the constitution classification results determined through constitution questionnaire are selected as model matching data.Firstly,principal component analysis based on Spearman correlation is adopted to reduce the dimension of indexes.Then,fuzzy membership degrees of indexes to constitution are gotten by statistical experiment to realize intelligent classification of non-standardized data.On this basis,this paper proposes a fuzzy optimization combination weighting method fused by subjective and objective information to reduce classification error,and establishes TCM constitution fuzzyoptimization classification model of multi-attribute skin indexes.Testing results of new samples show that classification accuracy of model reaches 80%.Thus the fuzzy classification model in this paper has good practicality and validity,which can provide new ideas for further research on fuzzy multi-attribute classification and evaluation of other non-standardized and personalized data.

fuzzy classification;combination weighting;statistical analysis;Chinese medicine constitution

2015-10,Accepted 2016-01.

10.3778/j.issn.1673-9418.1510035

A

TP182

*The Key Project of Science and Technology Development Plan of Beijing Municipal Education Commission under Grant No. KZ201510011011(北京市教委科技計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目);the Comprehensive Reform Project of Personnel Training of Beijing Technology and Business University-Research Center of Chinese Cosmetic Collaborative Innovation under Grant No.19008001060(北京工商大學(xué)促進(jìn)人才培養(yǎng)綜合改革項(xiàng)目-中國(guó)化妝品協(xié)同創(chuàng)新研究中心).

CNKI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版:2016-01-27,http://www.cnki.net/kcms/detail/11.5602.TP.20160127.1635.002.html