基于复杂网络及关联规则的失眠用药中医临床数据挖掘研究
| 中文摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 文献综述 | 第8-22页 |
| 1 数据挖掘技术简介 | 第8-11页 |
| 1.1 数据挖掘的概念 | 第8页 |
| 1.2 技术流程 | 第8-9页 |
| 1.3 数据挖掘主要目标 | 第9-10页 |
| 1.4 操作方法 | 第10-11页 |
| 2 复杂网络及其在中医药方面的应用 | 第11-14页 |
| 2.1 复杂网络的概念 | 第11页 |
| 2.2 复杂网络的复杂性表现 | 第11-12页 |
| 2.3 复杂网络的三个显著特性 | 第12页 |
| 2.4 复杂系统熵聚类算法概述 | 第12-13页 |
| 2.5 复杂网络用于中医药方面研究的现状 | 第13-14页 |
| 3 关联规则挖掘概念及其在中医药方面的应用 | 第14-16页 |
| 3.1 关联规则的几个概念 | 第14-16页 |
| 3.2 关联规则中经典的频集算法 | 第16页 |
| 3.3 关联规则在中医药方面的应用 | 第16页 |
| 4 失眠 | 第16-20页 |
| 4.1 失眠的分类 | 第17页 |
| 4.2 失眠的病因 | 第17页 |
| 4.3 失眠的病理 | 第17-18页 |
| 4.4 诊断方法 | 第18-19页 |
| 4.5 失眠临床表现 | 第19页 |
| 4.6 失眠治疗方法 | 第19-20页 |
| 4.7 数据挖掘技术在失眠用药研究中的应用 | 第20页 |
| 5 中医传承辅助平台介绍 | 第20-22页 |
| 前言 | 第22-25页 |
| 1 研究的资料 | 第25-28页 |
| 1.1 资料的来源 | 第25页 |
| 1.2 HIS的表结构与关系 | 第25-28页 |
| 2 从统计学角度的数据分析 | 第28-32页 |
| 2.1 数据约束 | 第28页 |
| 2.2 数据提取 | 第28-29页 |
| 2.3 数据整理 | 第29页 |
| 2.4 数据统计 | 第29-32页 |
| 3 应用“中医传承辅助系统”的数据分析 | 第32-50页 |
| 3.1 数据约束 | 第32页 |
| 3.2 数据提取 | 第32-33页 |
| 3.3 数据录入 | 第33页 |
| 3.4 数据统计 | 第33-39页 |
| 3.5 基于关联规则的用药分析 | 第39-43页 |
| 3.6 药物用量分析 | 第43-44页 |
| 3.7 药物新方分析 | 第44-50页 |
| 4 讨论与小结 | 第50-52页 |
| 4.1 失眠症人群分布 | 第50页 |
| 4.2 药物频次分析 | 第50页 |
| 4.3 关联规则分析 | 第50页 |
| 4.4 药物用量分析 | 第50-51页 |
| 4.5 复杂系统熵聚类分析 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 个人简介 | 第56页 |
