| 独创声明 | 第1页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 前言 | 第10-13页 |
| 1 绪论 | 第13-24页 |
| ·研究背景与现状 | 第13-14页 |
| ·KDD研究背景 | 第13页 |
| ·发展概况 | 第13-14页 |
| ·KDD的功能和应用 | 第14-17页 |
| ·KDD的功能 | 第14-16页 |
| ·KDD的应用 | 第16-17页 |
| ·中医治疗糖尿病概述 | 第17-23页 |
| ·糖尿病医治的现状 | 第18-19页 |
| ·中医药研究的意义 | 第19页 |
| ·中医药的研究现状 | 第19-22页 |
| ·中医药研究的发展趋势 | 第22-23页 |
| ·论文结构 | 第23-24页 |
| 2 数据挖掘综述 | 第24-30页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘的主要步骤 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘的主要任务 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘的主要方法 | 第27-28页 |
| ·数据挖掘工具的选择 | 第28-30页 |
| 3 数据准备和数据库创建 | 第30-40页 |
| ·数据选取 | 第30页 |
| ·数据预处理 | 第30-35页 |
| ·药名预处理 | 第31页 |
| ·剂量预处理 | 第31-33页 |
| ·药效预处理 | 第33-35页 |
| ·数据变换 | 第35-36页 |
| ·创建数据库 | 第36-39页 |
| ·基本库 | 第37页 |
| ·应用库 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 关联规则算法和中药知识挖掘 | 第40-51页 |
| ·关联规则挖掘概述 | 第40-42页 |
| ·相关概念介绍 | 第40-42页 |
| ·关联规则挖掘过程 | 第42-46页 |
| ·产生频繁项集 | 第42-44页 |
| ·APRIORI算法的缺陷 | 第44-46页 |
| ·APRIORI算法改进及其在中药知识发掘的中应用 | 第46-50页 |
| ·算法改进 | 第46-49页 |
| ·中药关联规则试验测试结果及评价 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 聚类分析方法的研究和中药知识挖掘 | 第51-61页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第51-55页 |
| ·基本概念 | 第51-52页 |
| ·数据挖掘对聚类的要求 | 第52-53页 |
| ·主要聚类分析方法简介 | 第53-55页 |
| ·层次聚类方法研究及其应用 | 第55-59页 |
| ·聚类方法在中药方剂数据库中的应用 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 6 系统整体开发目标及设计思想 | 第61-67页 |
| ·开发目标 | 第61页 |
| ·设计思想 | 第61页 |
| ·设计原则 | 第61-62页 |
| ·系统基本构架 | 第62-66页 |
| ·系统框架介绍 | 第62-63页 |
| ·基本模块功能简介 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 7 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 硕士期间论文发表情况 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |