| 中文摘要 | 第10-15页 |
| ABSTRACT | 第15-17页 |
| 1 文献综述 | 第19-25页 |
| 1.1 类方衍化关系相关研究综述 | 第19-21页 |
| 1.1.1 类方的概念 | 第19页 |
| 1.1.2 类方的组成 | 第19-20页 |
| 1.1.3 类方的识别 | 第20页 |
| 1.1.4 类方的计算机分析 | 第20-21页 |
| 1.2 其他相关研究综述 | 第21-25页 |
| 1.2.1 方剂相似度 | 第21-22页 |
| 1.2.2 功效语义网络 | 第22-23页 |
| 1.2.3 方剂整体功效自动计算与可视化 | 第23-25页 |
| 2 前言 | 第25-31页 |
| 2.1 研究背景与意义 | 第25-26页 |
| 2.2 研究目的 | 第26-27页 |
| 2.3 主要研究方法 | 第27-28页 |
| 2.4 主要研究内容 | 第28-29页 |
| 2.5 研究案例：四君子汤类方 | 第29页 |
| 2.6 技术路线 | 第29-31页 |
| 3 类方相关概念分析及形式化表达 | 第31-43页 |
| 3.1 相关基础概念和关系的形式化表达 | 第31-35页 |
| 3.1.1 饮片相关概念 | 第31-32页 |
| 3.1.2 方剂相关概念 | 第32-35页 |
| 3.2 “衍化类方”概念分析及形式化表达 | 第35-37页 |
| 3.2.1 广义类方和衍化(狭义)类方 | 第35页 |
| 3.2.2 事产类方和理论类方 | 第35-36页 |
| 3.2.3 衍化类方的构成 | 第36-37页 |
| 3.3 “类方衍化关系”内涵分析 | 第37-43页 |
| 3.3.1 变化 | 第38页 |
| 3.3.2 制方时间 | 第38页 |
| 3.3.3 药物组成 | 第38-39页 |
| 3.3.4 相似度 | 第39-40页 |
| 3.3.5 定义和形式化表述 | 第40页 |
| 3.3.6 类方衍化关系量化模型 | 第40-41页 |
| 3.3.7 与其他相关概念的辨析 | 第41-43页 |
| 4 基础数据准备和处理 | 第43-62页 |
| 4.1 基本组成 | 第43-44页 |
| 4.2 数据库设计 | 第44-46页 |
| 4.2.1 概念模型设计 | 第44页 |
| 4.2.2 物理模型设计 | 第44-46页 |
| 4.3 数据的标准化和规范化 | 第46-52页 |
| 4.3.1 饮片术语 | 第46-47页 |
| 4.3.2 功效术语 | 第47-52页 |
| 4.3.3 文献来源出处 | 第52页 |
| 4.4 中药数据库(DRUGDB) | 第52-54页 |
| 4.4.1 组成 | 第52-54页 |
| 4.4.2 采集结果 | 第54页 |
| 4.5 方剂数据库(FORMULADB) | 第54-62页 |
| 4.5.1 标准方剂数据集 | 第54-56页 |
| 4.5.2 衍化方剂数据集 | 第56-59页 |
| 4.5.3 衍化关系数据集 | 第59-62页 |
| 5 饮片的功效强度量化研究 | 第62-73页 |
| 5.1 数据来源 | 第62页 |
| 5.2 研究方法 | 第62-63页 |
| 5.2.1 共现分析 | 第62-63页 |
| 5.2.2 Google距离 | 第63页 |
| 5.3 研究过程 | 第63-65页 |
| 5.3.1 技术路线 | 第63-64页 |
| 5.3.2 步骤 | 第64-65页 |
| 5.4 量化结果 | 第65-73页 |
| 5.4.1 统计 | 第65-66页 |
| 5.4.2 评价与讨论 | 第66-73页 |
| 6 功效语义网络构建研究 | 第73-83页 |
| 6.1 技术路线 | 第73页 |
| 6.2 数据来源 | 第73-74页 |
| 6.3 节点的构建 | 第74页 |
| 6.4 关系的构建 | 第74-79页 |
| 6.4.1 语义关系类型的总结 | 第74-75页 |
| 6.4.2 促进关系和双向促进关系的建立 | 第75-77页 |
| 6.4.3 强度等级的归一化 | 第77-78页 |
| 6.4.4 功效间其他语义关系的建立 | 第78-79页 |
| 6.5 结果 | 第79-81页 |
| 6.5.1 基本信息统计 | 第79-80页 |
| 6.5.2 功效语义网络形式化表达 | 第80-81页 |
| 6.6 总结 | 第81-83页 |
| 7 基于功效语义网络的方剂功效子网络计算 | 第83-102页 |
| 7.1 概述 | 第83-85页 |
| 7.1.1 定义：方剂功效子网络计算函数 | 第83页 |
| 7.1.2 投入产出模型的启发 | 第83-84页 |
| 7.1.3 算法框架 | 第84-85页 |
| 7.2 方剂整体功效的计算 | 第85-89页 |
| Z.2.1 方剂及组成药输入 | 第85-86页 |
| 7.2.2 基于语义网络的功效简单累加 | 第86页 |
| 7.2.3 基于语义网络的功效推理 | 第86-89页 |
| 7.2.4 计算总药效强度值AP | 第89页 |
| 7.2.5 方剂主要功效简约 | 第89页 |
| 7.3 结果评价与参数最优化 | 第89-91页 |
| 7.3.1 评价方法与指标 | 第89-90页 |
| 7.3.2 参数最优化 | 第90-91页 |
| 7.4 计算示例：四君子汤 | 第91-96页 |
| 7.4.1 药效强度示例数据 | 第91-93页 |
| 7.4.2 功效推理 | 第93-95页 |
| 7.4.3 主要功效的简约 | 第95-96页 |
| 7.5 计算结果分析 | 第96-102页 |
| 8 基于功效语义网络的方剂间功效的语义距离计算 | 第102-110页 |
| 8.1 概述 | 第102页 |
| 8.2 定义 | 第102页 |
| 8.3 基于图理论的语义距离计算 | 第102-104页 |
| 8.3.1 最小费用流问题(minimum costflow,MCF) | 第102-103页 |
| 8.3.2 基于最小费用流(MCF)的语义距离计算过程 | 第103-104页 |
| 8.4 功效语义距离计算步骤 | 第104-106页 |
| 8.4.1 方剂功效子网络的归一化 | 第104-105页 |
| 8.4.2 计算方剂功效子网络的差 | 第105页 |
| 8.4.3 计算语义距离 | 第105-106页 |
| 8.4.4 一个简单的计算示例 | 第106页 |
| 8.5 计算示例 | 第106-109页 |
| 8.6 小结 | 第109-110页 |
| 9 类方衍化关系的机器学习 | 第110-128页 |
| 9.1 共同药物功效贡献度 | 第110-111页 |
| 9.2 性、味、归经相似度 | 第111-115页 |
| 9.2.1 方剂的性、味、归经强度向量的计算 | 第111-113页 |
| 9.2.2 方剂间的性、味、归经相似度计算 | 第113-115页 |
| 9.3 生成机器学习数据集 | 第115-118页 |
| 9.4 机器学习模型的选择 | 第118页 |
| 9.5 实验过程 | 第118-120页 |
| 9.5.1 机器学习平台和工具 | 第118-119页 |
| 9.5.2 实验过程 | 第119-120页 |
| 9.6 类方衍化关系量化模型结果 | 第120-121页 |
| 9.7 分析和评价 | 第121-128页 |
| 9.7.1 错误案例分析 | 第121-123页 |
| 9.7.2 合方的评价：八珍汤为例 | 第123-128页 |
| 10 应用案例：类方树的自动构建 | 第128-134页 |
| 10.1 类方树构建函数定义 | 第128页 |
| 10.2 算法 | 第128-129页 |
| 10.3 结果 | 第129-133页 |
| 10.4 小结 | 第133-134页 |
| 11 结论与展望 | 第134-137页 |
| 11.1 研究结果 | 第134-136页 |
| 11.2 未来的工作 | 第136-137页 |
| 12 附录 | 第137-144页 |
| 12.1 方剂分析系统设计与开发 | 第137-143页 |
| 12.1.1 系统框架设计 | 第137页 |
| 12.1.2 开发环境和平台 | 第137页 |
| 12.1.3 功能模块 | 第137-143页 |
| 12.2 专家咨询会记录 | 第143-144页 |
| 参考文献 | 第144-147页 |
| 致谢 | 第147-149页 |
| 个人简历 | 第149-151页 |
| 查新报告 | 第151-154页 |