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基于数据挖掘的中医医案分析系统的设计与实现

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-10页
第一章 引言第10-14页
   ·课题提出的背景和意义第10页
   ·数据挖掘简介及其在中医药研究中的应用第10-13页
     ·数据挖掘简介第10-11页
     ·数据挖掘技术在中医药研究中的应用第11-13页
   ·本课题的主要研究目标第13-14页
第二章 数据挖掘技术研究第14-29页
   ·数据挖掘技术第14-18页
     ·数据挖掘功能概述第14-15页
     ·数据挖掘系统的结构第15-17页
     ·数据挖掘与传统数据分析工具和机器学习的区别第17-18页
   ·关联规则第18-22页
     ·关联规则介绍第18页
     ·关联规则的有关定义第18-21页
     ·关联规则的分类第21-22页
   ·挖掘关联规则的经典算法第22-29页
     ·AIS 算法第22页
     ·Apriori 算法及其改进算法第22-25页
     ·不产生候选挖掘频繁项集算法第25-29页
第三章 Apriori 算法的一种改进算法——DRA 算法第29-35页
   ·频繁项集的性质第29页
   ·频繁项集的生成第29-33页
   ·对DRA 算法的几点说明第33-35页
第四章 中医医案分析系统的实施及结果分析第35-53页
   ·系统体系结构第35-36页
   ·功能模块第36-39页
     ·原始数据的录入第36页
     ·中医医案模型创建模块第36-38页
     ·模型浏览模块第38-39页
   ·数据存储结构的设计第39-41页
     ·数据库结构第39-41页
     ·DRA 算法中的辅助存储结构第41页
   ·算法设计的基本思想及实现过程第41-44页
     ·算法设计的基本思想第41-42页
     ·Apriori 算法的实现过程第42-43页
     ·DRA 算法的实现过程第43-44页
   ·算法运行结果第44-49页
     ·Apriori 算法运行结果第44-46页
     ·DRA 算法运行结果第46-49页
   ·结果评价及性能分析第49-53页
     ·对高血压医案模型进行分析第49页
     ·对冠心病医案模型进行分析第49-50页
     ·对Apriori 算法进行性能分析第50-51页
     ·Apriori 算法和DRA 算法的性能比较第51-53页
第五章 总结与展望第53-54页
附录第54-74页
参考文献第74-77页
攻读硕士学位期间已经被录用的论文第77-78页
致谢第78页

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