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 |