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数据挖掘算法及其在中药配方系统中的应用研究

第一章 绪论第1-27页
   ·引言第10页
   ·数据挖掘与知识发现(DMKD)第10-18页
     ·DMKD概述第10-11页
     ·DMKD的过程第11-16页
     ·DMKD发展趋势第16-18页
   ·数据挖掘算法综述第18-24页
     ·关联分析第18-19页
     ·分类分析第19-23页
     ·聚类分析第23页
     ·孤立点分析第23-24页
     ·发展趋势第24页
   ·本文的项目背景第24-25页
   ·本文内容及组织结构第25-27页
第二章 中医药数据预处理第27-39页
   ·中医药数据特点第27-28页
   ·数据预处理技术第28-31页
     ·常用预处理技术第28-30页
     ·模糊集合概述第30-31页
   ·数值型模糊数据预处理第31-37页
     ·方剂规范化第32页
     ·药剂量规范化第32-36页
     ·病症分离第36-37页
   ·相关存储设计第37-38页
   ·本章小结第38-39页
第三章 中医药数据挖掘算法TCMA第39-59页
   ·问题分析第39-41页
   ·构建TCM_FP树第41-50页
     ·相关定义第41-44页
     ·TCM_FP建树算法第44-50页
   ·TCMA算法设计第50-57页
   ·算法分析比较第57-58页
   ·本章小结第58-59页
第四章 中药配方系统的设计与实现第59-77页
   ·中药配方系统的背景和目标第59-62页
     ·中医药方剂配伍规律第59-61页
     ·系统实现的目标第61-62页
   ·系统体系结构第62-64页
   ·基于TCMA算法的中药挖掘器设计与实现第64-66页
   ·对症开方模块设计与实现第66-75页
     ·对症开方模块的设计第66-71页
     ·对症开方模块的实现第71-75页
   ·系统评价第75-77页
第五章 结束语第77-79页
   ·工作总结第77-78页
   ·下一步工作展望第78-79页
参考文献第79-82页
致谢第82-83页
发表文章第83页

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