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中药药理知识发现系统中关键技术的研究

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

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