| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 引言 | 第10-11页 |
| 第一章 文献综述 | 第11-20页 |
| 第一节 数据挖掘概述 | 第11-12页 |
| 第二节 基于数据挖掘技术的中医学研究方法 | 第12-14页 |
| 第三节 PCOS中医研究进展 | 第14-18页 |
| 一、辨证论治 | 第15-16页 |
| 二、中药人工周期疗法 | 第16-17页 |
| 三、针灸疗法 | 第17页 |
| 四、其他治疗方法 | 第17-18页 |
| 第四节 数据挖掘应用于PCOS研究现状 | 第18-20页 |
| 第二章 本研究采用的数据挖掘方法概述 | 第20-25页 |
| 第一节 因子分析与聚类方法 | 第20-21页 |
| 第二节 决策树C5.0算法 | 第21-22页 |
| 第三节 关联规则算法 | 第22-25页 |
| 第三章 实验研究 | 第25-53页 |
| 第一节 数据准备与规范化处理 | 第25-31页 |
| 一、数据来源 | 第25-26页 |
| 二、纳入标准与排除标准 | 第26-27页 |
| 三、数据规范化处理 | 第27-28页 |
| 四、数据库设计 | 第28-31页 |
| 第二节 PCOS“症-证”模型研究 | 第31-41页 |
| 一、基于因子分析与聚类分析的“症-证”模型 | 第31-36页 |
| 二、基于决策树C5.0算法下PCOS“症-证”模型研究 | 第36-40页 |
| 三、两类不同算法下结果对比 | 第40-41页 |
| 第三节 PCOS“症-药”规律研究 | 第41-45页 |
| 一、关联规则建模方法 | 第41-44页 |
| 二、PCOS“症-药”规律研究 | 第44-45页 |
| 第四节 PCOS“证-药”处方规律挖掘 | 第45-53页 |
| 一、阳虚肝郁证用药关联分析 | 第46-47页 |
| 二、肝郁血虚证关联规则 | 第47-48页 |
| 三、脾阴虚证用药关联规则 | 第48-49页 |
| 四、血瘀证用药关联规则 | 第49-50页 |
| 五、痰湿证用药关联规则 | 第50-51页 |
| 六、肾虚证用药关联规则 | 第51-53页 |
| 第四章 讨论 | 第53-56页 |
| 第一节 症状与用药情况讨论 | 第53-54页 |
| 第二节 算法模型讨论 | 第54-56页 |
| 一、“症-证”模型讨论 | 第54页 |
| 二、“症-药”模型用药规律讨论 | 第54-55页 |
| 三、“证-药”处方规律讨论 | 第55-56页 |
| 结语 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 | 第61-62页 |
| 在校期间发表论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 统计学审核证明 | 第64页 |