闽台名医临证处方用药配伍特色研究--陈修园临证处方用药配伍特色研究
中文摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-10页 |
前言 | 第10-13页 |
第一章 数据挖掘技术概述 | 第13-16页 |
·数据挖掘概念 | 第13页 |
·数据挖掘的特点 | 第13-14页 |
·数据挖掘的应用范围 | 第14页 |
·数据挖掘的作用 | 第14页 |
·数据挖掘的过程 | 第14-16页 |
第二章 数据挖掘在中医药研究中的应用 | 第16-20页 |
·在中医药信息化中的应用 | 第16页 |
·在中医药专家研究中的应用 | 第16-17页 |
·在中医基础理论研究中的应用 | 第17页 |
·在中药研究中的应用 | 第17-18页 |
·在方剂配伍规律研究中的应用 | 第18-19页 |
·在临床医学诊断中的应用 | 第19-20页 |
第三章 数据准备 | 第20-31页 |
·研究对象 | 第20页 |
·数据来源 | 第20页 |
·数据选取标准 | 第20页 |
·数据预处理 | 第20-31页 |
·方剂名称规范化 | 第20-21页 |
·症状中舌象规范化 | 第21页 |
·症状中脉象规范化 | 第21页 |
·症状规范化 | 第21-23页 |
·证候规范化 | 第23页 |
·治法规范化 | 第23页 |
·病机规范化 | 第23页 |
·中药规范化 | 第23-27页 |
·炮制中药名规范化 | 第27-28页 |
·中药忽略处理 | 第28-29页 |
·中药剂量单位规范化 | 第29-30页 |
·中药类别,功效规范化 | 第30页 |
·中药毒性规范化 | 第30-31页 |
第四章 数据处理 | 第31-35页 |
·数据库 | 第31-32页 |
·数据库简介 | 第31页 |
·数据库表 | 第31-32页 |
·程序简介 | 第32-35页 |
·开发环境简介 | 第32页 |
·数据挖掘算法Apriori | 第32-34页 |
·参数设置 | 第34-35页 |
第五章 数据挖掘结果与分析 | 第35-107页 |
·药物挖掘结果与分析 | 第35-71页 |
·药物四性分析 | 第35页 |
·药物五味分析 | 第35-37页 |
·药物归经分析 | 第37-38页 |
·药物毒性分析 | 第38-39页 |
·药物剂量分析 | 第39-40页 |
·药物分类分析 | 第40-44页 |
·药物功效分析 | 第44-46页 |
·单味核心药物分析 | 第46-54页 |
·高频药物所属分类分析 | 第54-56页 |
·舌象与药物关联分析 | 第56-58页 |
·脉象与药物关联分析 | 第58-59页 |
·两味药物关联分析 | 第59-66页 |
·三味药物关联分析 | 第66-68页 |
·四味药物关联分析 | 第68-69页 |
·五味药物关联分析 | 第69-71页 |
·症状分析 | 第71-93页 |
·单一症状频次分析 | 第71-73页 |
·舌苔分析 | 第73页 |
·脉象分析 | 第73-74页 |
·症状组合分析 | 第74-76页 |
·单一症状与单味药物关联分析 | 第76-79页 |
·单一症状与两味药物关联分析 | 第79-80页 |
·单一症状与三味药物组合的关联分析 | 第80-81页 |
·单一症状与四味药物组合的关联分析 | 第81-82页 |
·单一症状与五味药物组合的关联分析 | 第82-83页 |
·单一药物与症状组合的关联分析 | 第83-86页 |
·症状组合与药物组合的关联分析 | 第86-93页 |
·病机分析 | 第93-102页 |
·药物与病机关联分析 | 第94-96页 |
·症状与病机关联分析 | 第96-98页 |
·药物、症状与病机分析 | 第98-101页 |
·治法与病机分析 | 第101-102页 |
·方剂治法分析 | 第102-104页 |
·妇产科用药特点分析 | 第104-107页 |
·两味药物间关联分析 | 第104-105页 |
·三味药物间关联分析 | 第105-107页 |
结论 | 第107-110页 |
参考文献 | 第110-114页 |
致谢 | 第114-116页 |
个人简历 | 第116-117页 |
附录一 | 第117-149页 |
附录二 | 第149-160页 |
附录三 | 第160-167页 |