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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 16 毫秒
1.
计算机数据挖掘技术已广泛地运用于中医证候研究中,由于中医症状信息自身的复杂性,古方主治症的数据规范处理成为亟待解决的问题。作者应用现代数据处理技术,对8000余首古方的主治症进行了系统分析,并在此基础上制定了规范处理原则和方法。  相似文献   

2.
药对研究(Ⅱ)——药对的数据挖掘   总被引:2,自引:1,他引:1  
数据挖掘技术已经成为中医方药研究不可或缺的一种强有力工具。该文基于数据挖据的原理与基本要求,介绍了数据挖掘技术的主要方法和研究流程,从基于病证的药对配伍特点、当代名医处方中的药对应用、药对量效关系与属性关系等方面总结了近年来数据挖掘技术在药对研究中的应用情况,为药对的现代科学研究提供了指引和可靠的数据基础。  相似文献   

3.
目的数据库系统和数据预处理方法是建立数据挖掘系统的关键,好的数据库系统和预处理算法是数据挖掘系统的基础。方法针对蒙医方剂数据挖掘的特点建立了一个数据库系统,采用拼音码技术、Data Grid View、Data View、部分冗余技术提高系统的查询及其它操作的效率,同时也给出了一套有效的数据预处理方法,实现数据清洗和归一化,提高了数据的正确性、有效性和可用性。结果经过实验表明了方法的有效性、高效性和实用性。结论中医方剂数据挖掘技术研究成为了当前研究的热点。蒙医作为中医的一部分,又有不同于中医的特点,蒙医方剂数据挖掘技术才刚刚起步,蒙医方剂数据挖掘系统的研究与应用将为蒙医方剂的研究工作起到促进作用。  相似文献   

4.
数据挖掘在冠心病中医证治研究中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
李琳  胡志希  凌智 《辽宁中医杂志》2014,(12):2727-2729
数据挖掘技术是当今临床医学领域处理海量数据,从中获取知识和规律的重要工具之一。冠心病是威胁人类健康的重大疾病之一,对冠心病中医证治进行数据挖掘,能系统、客观的评价冠心病中医证治的规律。本文总结了数据挖掘在冠心病医案、文献、现代中医临床等方面的研究应用,提出冠心病中医证治数据挖掘的研究思路与方法,具有重要的临床参考价值。  相似文献   

5.
由于中医证候辨证论治系统具有非线性、多维多阶性、复杂巨系统性等特征,采用传统的线性方法进行证候学研究,很难真正地进行证候的规范化研究、亦很难得到临床的普遍认可与采纳。而数据挖掘具有可以处理模糊性和非线性数据等优势和特点,可以更为有效地应对中医证候判断的经验性、非确定性和模糊性等问题,包括关联规则挖掘等数据挖掘技术的应用可为中医证候学研究提供新的方法学平台。  相似文献   

6.
中医证候数据挖掘是近年来数据挖掘用于中医药领域研究的一个热点。为探讨中医药学与数据挖掘多学科交叉研究方法,通过计算机文献检索式检索,收集了从1984年—2007年间的中国生物医学文献光盘数据库及中国学术期刊全文数据库等文献资料,进行汇总和分析。介绍了数据挖掘技术在中医药学的应用,阐述了中医药学数据的特点,总结了本文中医证候研究数据挖掘新进展。提示中医药学数据挖掘这一多学科交叉研究方法尚有一些重要环节需要进一步探讨。  相似文献   

7.
数据挖掘属于多学科交叉领域,融合了计算机、统计学、信息工程等学科知识,现已广泛应用于中医药领域,特别在名老中医传承研究中发挥了重要作用,中医药数据挖掘软件的研制开发为探索名老中医诊疗规律与临床经验提供了科学方法。本文系统介绍了4款应用软件(包括中医传承辅助平台、中医临床科研信息共享系统、古今医案云平台、中医诊疗大数据智能分析系统)的技术特点、应用实例及优缺点,同时提出了数据挖掘技术在应用过程存在的问题(包括数据质量、技术规范、推广应用等),以期为软件的升级和完善提供参考。  相似文献   

8.
运用数据挖掘技术研究方剂配伍规律应注意的几个问题   总被引:1,自引:0,他引:1  
近年来,数据挖掘技术正逐渐被广泛运用到方剂配伍规律的研究中,在运用该技术进行知识发现的过程中,由于中医药数据所具有的特殊性,会产生一系列具有中医特色的问题,文章从数据的规范、数据挖掘方法的选择和挖掘结果的评判等3方面进行了讨论。  相似文献   

9.
现时,数据挖掘已经被运用于各个领域,而中医药领域因其独特复杂的数据特点更加需要大量的数据挖掘工作,使隐藏在数据当中的有关中医证候诊断、中药方剂等未被发现和使用的有用知识可以被发现.目前,数据挖掘在中医药领域的中医诊断、中医证候、中药方剂、中医文献研究及针灸治疗等方面的应用日趋完善,证实数据挖掘技术可以为中医药独特复杂的数据作出分析,从而推动中医药行业的进一步发展.笔者现就中医药领域数据挖掘技术的研究与应用概况综述如下.  相似文献   

10.
文章介绍了分类算法的应用背景,从中医现代中医诊断技术的发展等方面分述分类方法在中医证候研究中的意义,针对目前研究现状提出研究的思路和方法,认为进一步研究应循序渐进,在对数据挖掘中的分类技术深入研究的基础上,先进行二分类研究,再逐步扩展进行多分类研究。结合具体样本数据集,对于每一个数据集分别用数据挖掘中的种主要的分类算法进行比较分析,分析比较各种算法的特性,为更有效地解决实际问题提供借鉴。  相似文献   

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