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数据挖掘技术在方剂配伍领域的应用研究

作　者: 王春山
导　师: 吴朝晖
学　校: 浙江大学
专　业: 软件工程
关键词: 数据挖掘方剂配伍规律机器学习数据标准化方剂树
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 263次
引　用: 8次
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内容摘要

中药复方也称方剂,在中医药科学中扮演者非常重要的角色,几千年来积累的十余万首中药复方和已建立的众多中医药复方数据库,是中医药最为宝贵的资源和财富。方剂是以中医药理论为指导,在辨证论治的前提下,针对病机的关键环节,以中药药性理论为基础,遵循方剂的配伍理论进行“君臣佐使”配伍,从而使群药形成“有制之师”,针对患者或证或病或症,达到整体综合调节的作用。“配伍”是将诸药按照一定规则进行组合,达到“剂和众味,君臣佐使互相生克”,并“调其过与不及”,使方剂针对病证形成整体综合调节治疗系统的方法,是方剂的核心,也是方剂研究的关键问题。使用数据挖掘研究成果以及相关技术对中医药复方配伍历史数据进行智能分析,深化对中医病症与复方配伍的本质规律认识,能为有效地精简复方与合理配伍提供理论支持。这是中医药信息化重大课题之一。随着中医药信息化进程的推进,方剂数据经过中医学界及相关领域广大工作者的不懈努力,规范整理形成了几大方剂数据库。复方数量达十几万首,其中中医古方剂库就包含了8万余方剂,因此本文的研究载体主要集中在中医古方剂库。本文将主要从以下几个方面阐述在配伍规律研究中所作的工作: 1、实现最大频繁关联模式算法,并在包括中医药古代方剂等三个数据集上取得了大量试验结果: 2、搭建中医药方剂配伍规律研究数据挖掘算法集成系统; 3、利用机器学习方法对中成药物的功效字段、古方剂库中复方功效词进行聚类规范,标准化及结构化; 4、对古方剂库中复方药物组成进行了切分,容错,规范,索引,最终达到结构化目的: 5、按方剂树的概念基于中医药数据挖掘平台开发方剂配伍规律研究子系统;

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-6
目录  6-8
第一章绪论  8-19
  1.1 引言  8-9
  1.2 中医药方剂研究的重要性  9-10
  1.3 方剂研究现状  10-13
    1.3.1 方剂研究的问题  10
    1.3.2 方剂研究相关的方法  10-13
  1.4 方剂挖掘系统的应用前景  13-15
  1.5 数据挖掘在方剂挖掘应用中的新特点  15-16
  1.6 数据挖掘在中医方剂研究中的作用及地位  16-17
  1.7 本文主要解决的配伍规律研究难题  17-18
  1.8 本文的组织结构  18-19
第二章最大高频关联模式算法  19-33
  2.1 引言  19-20
  2.2 最大频繁关联算法(MFMAP)  20-25
    2.2.1 算法原理概述  20-24
    2.2.2 算法伪码  24-25
  2.3 MFMAP算法的开发实现  25-32
    2.3.1 程序主要数据结构  25-27
    2.3.2 Transaction Tree说明  27-29
    2.3.3 数据流示意图  29-30
    2.3.4 算法效率  30-31
    2.3.5 算法的正确性测试  31-32
  参考文献  32-33
第三章方剂药物组成结构化  33-44
  3.1 引言  33-35
  3.2 古代方剂药物组成的切分  35-38
    3.2.1 一次切分  35-37
    3.2.2 结果分析---药名拆分结果分析  37-38
  3.3 药物的规范及与标准表的映射索引  38-44
    3.3.1 中成药规范表  38-39
    3.3.2 二次规范与匹配映射  39-42
    3.3.3 实验结果分析  42-44
第四章功效的聚类与标准化  44-55
  4.1 引言--问题的提出  44
  4.2 功效的特点与整理  44-53
    4.2.1 功效词的分析  44-46
    4.2.2 整理规范方案  46-53
  4.3 标准化结果分析  53-55
第五章方剂配伍规律分析子系统  55-64
  5.1 引言  55
  5.2 系统需求概要分析  55-59
  5.3 系统架构  59-61
  5.4 系统实现细节  61-63
  5.5 系统评价  63-64
第六章总结和展望  64-66
参考文献  66-70
致谢  70

数据挖掘技术在方剂配伍领域的应用研究

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