摘要 | 第1-5页 |
英文摘要 | 第5-11页 |
1 绪论 | 第11-17页 |
·研究目的和意义 | 第11-12页 |
·国内外研究现状 | 第12-14页 |
·数据挖掘研究现状 | 第12-13页 |
·数据挖掘在中医药领域的研究 | 第13-14页 |
·本文研究内容及组织 | 第14-17页 |
·主要研究内容 | 第14-15页 |
·主要研究成果 | 第15-16页 |
·论文组织结构 | 第16-17页 |
2 数据挖掘概述 | 第17-21页 |
·数据挖掘概念 | 第17页 |
·数据挖掘实施过程 | 第17-18页 |
·数据挖掘研究内容 | 第18-19页 |
·数据挖掘知识的分类 | 第19页 |
·数据挖掘的应用 | 第19-21页 |
3 最近邻优先吸收聚类算法 | 第21-40页 |
·NNAF算法特点 | 第21-22页 |
·聚类算法 | 第22-23页 |
·NNAF聚类算法 | 第23-32页 |
·概念及定义 | 第23-25页 |
·最近邻搜索(SNN)算法 | 第25-27页 |
·基于网格的最近邻搜索(GSNN)算法 | 第27-29页 |
·NNAF算法 | 第29-32页 |
·多层次聚类(MLCA)算法 | 第32-34页 |
·算法说明 | 第34-35页 |
·实验分析 | 第35-38页 |
·本章小结 | 第38-40页 |
4 仿生计算与基因表达式编程 | 第40-57页 |
·仿生计算 | 第40-43页 |
·基因表达式编程(Gene Expression Algorithm,GEP)简介 | 第43-44页 |
·GEP算法过程 | 第44-45页 |
·GEP算法特色 | 第45-56页 |
·染色体结构 | 第45-47页 |
·染色体的解析 | 第47-53页 |
·染色体的评估 | 第53-54页 |
·遗传操作 | 第54-56页 |
·本章小结 | 第56-57页 |
5 GEP初始种群基因多样化策略 | 第57-76页 |
·研究目的和意义 | 第57-58页 |
·相关定义 | 第58-60页 |
·常用的初始种群产生方式 | 第60-65页 |
·初始种群的常用产生方式 | 第61页 |
·精英个体产生策略(EPS) | 第61-63页 |
·基因空间均匀产生策略(GSBS) | 第63-64页 |
·综合初始种群产生策略 | 第64-65页 |
·实验与性能分析 | 第65-75页 |
·本章小结 | 第75-76页 |
6 快速跳出局部最优的VPS-GEP算法 | 第76-95页 |
·研究目的和意义 | 第76-77页 |
·相关工作 | 第77-78页 |
·基本定义 | 第78-82页 |
·群体规模与进化效率的关系分析 | 第82-83页 |
·变种群策略(Various Population Strategy) | 第83-87页 |
·变种群策略GEP算法 | 第83-85页 |
·群体规模增加策略 | 第85-86页 |
·个体替换策略 | 第86页 |
·群体规模减小策略 | 第86-87页 |
·实验与性能分析 | 第87-94页 |
·实验一 | 第87-90页 |
·实验二 | 第90-92页 |
·实验三 | 第92-94页 |
·本章小结 | 第94-95页 |
7 中药药理知识发现原型系统 | 第95-113页 |
·项目概述 | 第95页 |
·系统设计 | 第95-98页 |
·系统特色 | 第95-96页 |
·系统的结构 | 第96-98页 |
·系统的功能 | 第98页 |
·系统的实现 | 第98-102页 |
·数据库设计 | 第100-101页 |
·中药方剂数据挖掘实施过程 | 第101-102页 |
·数据输入 | 第102页 |
·数据预处理 | 第102-104页 |
·过滤噪声数据 | 第102-103页 |
·药名、症状、功效规范化 | 第103页 |
·剂量单位规范化 | 第103-104页 |
·个方分析 | 第104-111页 |
·挖掘性味归经 | 第104-107页 |
·挖掘功效 | 第107-109页 |
·证症挖掘 | 第109-111页 |
·类方分析 | 第111-112页 |
·本章小结 | 第112-113页 |
8 结束语 | 第113-115页 |
参考文献 | 第115-125页 |
攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第125-126页 |
读博期间发表及已完成的学术论文 | 第126-127页 |
攻读博士学位期间获得的奖励 | 第127-129页 |
致谢 | 第129页 |