本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘在方劑功效分析中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)挖掘 關(guān)聯(lián)規(guī)則 BCApriori算法 方劑功效分析 中藥配伍

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展,以及不斷擴(kuò)大的數(shù)據(jù)庫規(guī)模,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用也變得越來越突出。中醫(yī)學(xué)中一個(gè)重要的組成部分是方劑學(xué),它是中醫(yī)基礎(chǔ)理論與臨床的紐帶。目前采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)把方劑屬性間的關(guān)系客觀的展示出來,加深人們對(duì)中醫(yī)方劑的認(rèn)識(shí),為中醫(yī)學(xué)者提供理論支持和知識(shí)參考。本文將基于約束的方法引入到關(guān)聯(lián)規(guī)則算法改進(jìn)中,提出了一種基于約束的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法BCApriori(Based on Control Apriori)方法。BCApriori算法通過計(jì)算最小支持度產(chǎn)生候選集和頻繁集,去掉不包含后件屬性的關(guān)聯(lián)項(xiàng),進(jìn)而對(duì)滿足限定后件屬性的關(guān)聯(lián)項(xiàng)予以保留,減少了由于數(shù)據(jù)量大尋求目標(biāo)數(shù)據(jù)耗費(fèi)大量時(shí)間的問題。主要工作概括如下:(1)對(duì)Apriori算法進(jìn)行改進(jìn),設(shè)計(jì)了BCApriori算法。將基于約束的理論機(jī)制引進(jìn)算法,對(duì)頻繁項(xiàng)集及規(guī)則后件進(jìn)行約束,去掉不符合后件屬性條件的頻繁項(xiàng)。有效的減少了頻繁項(xiàng)的數(shù)量,節(jié)省了時(shí)間。(2)用IBM數(shù)據(jù)生成器生成測(cè)試數(shù)據(jù)集,對(duì)算法做參數(shù)敏感性分析。收集了來自《方劑學(xué)》和《中藥學(xué)》中的中醫(yī)數(shù)據(jù),并將收集到的中藥數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,規(guī)范化病癥名稱以及模糊化藥劑量。將BCAprior算法應(yīng)用到方劑功效和中藥配伍分析中,分別對(duì)功效以及病癥進(jìn)行約束,減少了頻繁項(xiàng)目集,為快速找到功效的相關(guān)項(xiàng)以及病癥的中藥配伍規(guī)則提供了方便。(3)將該改進(jìn)算法應(yīng)用到方劑屬性分析的實(shí)際問題中并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,BCApriori算法對(duì)挖掘方劑屬性間關(guān)聯(lián)關(guān)系具有可行性。它較快的挖掘出了方劑屬性間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 關(guān)聯(lián)規(guī)則 BCApriori算法 方劑功效分析 中藥配伍
【學(xué)位授予單位】：河北地質(zhì)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 引言9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)況10-13
• 1.2.1 中醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)特點(diǎn)10-11
• 1.2.2 中醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)要求11
• 1.2.3 數(shù)據(jù)挖掘在中醫(yī)學(xué)領(lǐng)域綜述11-13
• 1.3 研究意義13
• 1.4 論文安排13-15
• 第二章 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡介15-31
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生15
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的定義和特點(diǎn)15-16
• 2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理16-19
• 2.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性16
• 2.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理的內(nèi)容16-19
• 2.4 數(shù)據(jù)挖掘的模式類型19-22
• 2.5 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)22-28
• 2.5.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則概念22-24
• 2.5.2 經(jīng)典Apriori算法24-28
• 2.6 本章小結(jié)28-31
• 第三章 基于約束的Apriori算法31-39
• 3.1 基于約束的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘31-38
• 3.1.1 BCApriori算法基本思想31-32
• 3.1.2 BCApriori算法描述32-33
• 3.1.3 BCApriori算法流程圖33-36
• 3.1.4 BCApriori算法測(cè)試36-38
• 3.2 本章小結(jié)38-39
• 第四章 中藥配伍關(guān)聯(lián)挖掘39-55
• 4.1 實(shí)驗(yàn)背景39
• 4.2 中藥數(shù)據(jù)簡介39-41
• 4.3 中醫(yī)藥數(shù)據(jù)預(yù)處理41-45
• 4.4 BCApriori算法在中醫(yī)的應(yīng)用45-49
• 4.5 BCApriori算法在中藥配伍中的應(yīng)用49-50
• 4.6 BCApriori算法實(shí)驗(yàn)分析50-54
• 4.6.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境51
• 4.6.2 參數(shù)設(shè)置51
• 4.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果51-54
• 4.6.3.1 實(shí)驗(yàn)一及其結(jié)果分析51-53
• 4.6.3.2 實(shí)驗(yàn)二及其結(jié)果分析53-54
• 4.7 本章小結(jié)54-55
• 第五章 總結(jié)與展望55-57
• 5.1 工作總結(jié)55-56
• 5.2 工作展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 致謝61-63
• 作者簡介63
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和科研成果63

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