数据挖掘在方剂功效分析中的应用

发布时间：2017-08-11 23:15

  本文关键词：数据挖掘在方剂功效分析中的应用

  更多相关文章： 数据挖掘 关联规则 BCApriori算法 方剂功效分析 中药配伍

【摘要】：随着互联网技术的迅猛发展,以及不断扩大的数据库规模,数据挖掘技术在中医学中的应用也变得越来越突出。中医学中一个重要的组成部分是方剂学,它是中医基础理论与临床的纽带。目前采用关联规则挖掘技术把方剂属性间的关系客观的展示出来,加深人们对中医方剂的认识,为中医学者提供理论支持和知识参考。本文将基于约束的方法引入到关联规则算法改进中,提出了一种基于约束的关联规则挖掘算法BCApriori(Based on Control Apriori)方法。BCApriori算法通过计算最小支持度产生候选集和频繁集,去掉不包含后件属性的关联项,进而对满足限定后件属性的关联项予以保留,减少了由于数据量大寻求目标数据耗费大量时间的问题。主要工作概括如下:(1)对Apriori算法进行改进,设计了BCApriori算法。将基于约束的理论机制引进算法,对频繁项集及规则后件进行约束,去掉不符合后件属性条件的频繁项。有效的减少了频繁项的数量,节省了时间。(2)用IBM数据生成器生成测试数据集,对算法做参数敏感性分析。收集了来自《方剂学》和《中药学》中的中医数据,并将收集到的中药数据进行预处理,规范化病症名称以及模糊化药剂量。将BCAprior算法应用到方剂功效和中药配伍分析中,分别对功效以及病症进行约束,减少了频繁项目集,为快速找到功效的相关项以及病症的中药配伍规则提供了方便。(3)将该改进算法应用到方剂属性分析的实际问题中并进行了实验。实验结果表明,BCApriori算法对挖掘方剂属性间关联关系具有可行性。它较快的挖掘出了方剂属性间的关联规则。
【关键词】：数据挖掘 关联规则 BCApriori算法 方剂功效分析 中药配伍
【学位授予单位】：河北地质大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 引言9-10
• 1.2 国内外研究现况10-13
• 1.2.1 中医学数据特点10-11
• 1.2.2 中医学数据挖掘技术要求11
• 1.2.3 数据挖掘在中医学领域综述11-13
• 1.3 研究意义13
• 1.4 论文安排13-15
• 第二章 数据挖掘技术简介15-31
• 2.1 数据挖掘技术的产生15
• 2.2 数据挖掘技术的定义和特点15-16
• 2.3 数据预处理16-19
• 2.3.1 数据预处理的重要性16
• 2.3.2 数据预处理的内容16-19
• 2.4 数据挖掘的模式类型19-22
• 2.5 关联规则挖掘技术22-28
• 2.5.1 关联规则概念22-24
• 2.5.2 经典Apriori算法24-28
• 2.6 本章小结28-31
• 第三章 基于约束的Apriori算法31-39
• 3.1 基于约束的关联规则挖掘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算法流程图33-36
• 3.1.4 BCApriori算法测试36-38
• 3.2 本章小结38-39
• 第四章 中药配伍关联挖掘39-55
• 4.1 实验背景39
• 4.2 中药数据简介39-41
• 4.3 中医药数据预处理41-45
• 4.4 BCApriori算法在中医的应用45-49
• 4.5 BCApriori算法在中药配伍中的应用49-50
• 4.6 BCApriori算法实验分析50-54
• 4.6.1 实验环境51
• 4.6.2 参数设置51
• 4.6.3 实验结果51-54
• 4.6.3.1 实验一及其结果分析51-53
• 4.6.3.2 实验二及其结果分析53-54
• 4.7 本章小结54-55
• 第五章 总结与展望55-57
• 5.1 工作总结55-56
• 5.2 工作展望56-57
• 参考文献57-61
• 致谢61-63
• 作者简介63
• 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果63

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本文编号：658669