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关联规则和聚类分析在方剂配伍规律研究中的应用

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-12页
第1章 绪论第12-18页
   ·课题的背景与来源第12页
   ·课题研究的目的与意义第12-13页
   ·研究目标与研究内容第13-14页
   ·研究的技术路线与方法第14-15页
   ·本文的结构安排第15-18页
第2章 数据挖掘概述第18-28页
   ·数据挖掘的产生背景及概念第18-19页
   ·数据挖掘的任务第19-20页
   ·数据挖掘的方法第20-23页
   ·数据挖掘的过程第23-24页
   ·数据挖掘的应用第24-25页
   ·数据挖掘的软件工具第25-27页
   ·本章小结第27-28页
第3章 基于数据挖掘技术的方剂配伍规律的研究综述第28-38页
   ·方剂配伍的基本概念与研究意义第28页
   ·方剂配伍规律的研究内容第28-29页
     ·七情和合的研究第28-29页
     ·君臣佐使的研究第29页
     ·剂量组配的研究第29页
   ·方剂配伍规律的一般研究方法第29-31页
     ·基于化学成分的研究第29-30页
     ·基于药理学的研究第30-31页
   ·方剂配伍规律的数据挖掘方法第31-36页
     ·基于分类方法的方剂配伍规律的研究现状第31-32页
     ·基于聚类分析的方剂配伍规律的研究现状第32-34页
     ·基于关联规则的方剂配伍规律的研究现状第34-36页
   ·方剂配伍规律挖掘的研究展望第36页
   ·本章小结第36-38页
第4章 聚类分析在药物分类研究中的应用第38-48页
   ·聚类分析概述第38-39页
     ·聚类分析的简介第38页
     ·聚类分析的方法第38-39页
     ·聚类分析的应用第39页
   ·药物聚类的模型第39-42页
     ·药物聚类的问题描述第39-40页
     ·药物聚类的模型第40-41页
     ·数据预处理方法第41-42页
   ·K-means算法及实现第42-44页
     ·K-means算法流程第42-43页
     ·K-means算法实现过程第43-44页
   ·药物聚类分析的实例第44-47页
     ·基于聚类方法的药物分类第44-46页
     ·基于聚类方法的药物“君臣佐使”地位的验证第46-47页
   ·本章小结第47-48页
第5章 关联规则在常用药对以及病证关联研究中的应用第48-66页
   ·关联规则概述第48-51页
     ·关联规则简介第48-49页
     ·关联规则的算法第49-50页
     ·关联规则的应用第50-51页
   ·文献方剂数据的关联规则模型第51-53页
     ·常用药对以及病证关联的问题描述第51-52页
     ·药物之间的关联规则模型第52页
     ·病证之间的关联规则模型第52-53页
   ·Apriori算法及实现第53-57页
     ·Apriori算法流程第53-54页
     ·Apriori算法实现过程第54-57页
   ·关联规则方法的实例第57-64页
     ·单一病症下的药物关联规则第57-59页
     ·多病证下的药物关联规则第59-60页
     ·广义药对的关联规则第60-62页
     ·病证之间的关联规则第62-64页
   ·本章小结第64-66页
第6章 古代方剂数据挖掘系统的设计与开发第66-88页
   ·系统总体目标第66页
   ·系统总体设计第66-71页
     ·系统的体系结构及开发环境第66页
     ·系统数据流图第66-70页
     ·系统的功能结构第70-71页
   ·系统数据库设计第71-73页
     ·数据库概念设计第71-72页
     ·数据库逻辑模型第72页
     ·数据库物理模型第72-73页
   ·系统功能详细设计第73-81页
     ·单一病证下的药物聚类分析模块设计第73-75页
     ·单一方剂下的药物聚类分析模块设计第75-76页
     ·单一病证下的药物关联规则模块设计第76-77页
     ·多病症下的药物关联规则模块设计第77-78页
     ·广义药对的关联规则模块设计第78-80页
     ·病证之间的关联规则模块设计第80-81页
     ·基础资料维护模块设计第81页
   ·系统实现及各数据挖掘功能模块的应用实例第81-86页
   ·本章小结第86-88页
第7章 结论与展望第88-90页
参考文献第90-94页
致谢第94-96页
攻读硕士期间发表的论文、获奖情况及发明专利等项第96-98页
作者从事科学研究和学习经历的简历第98页

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