养生方数据挖掘分析系统的研制
| 中文摘要 | 第1-8页 |
| Abstracts | 第8-9页 |
| 引言 | 第9-11页 |
| 第一部分 中医养生方剂与现代信息技术 | 第11-21页 |
| 1 养生需求与养生方 | 第11-12页 |
| ·养生需求 | 第11页 |
| ·养生方 | 第11-12页 |
| 2 养生方的形成发展历史 | 第12-17页 |
| ·萌芽期(先秦至南北朝) | 第12-13页 |
| ·成形期(唐) | 第13页 |
| ·发展期(宋元) | 第13-14页 |
| ·成熟期(明清) | 第14-16页 |
| ·提高期(近现代) | 第16-17页 |
| 4 现代信息技术在方剂研究方面的应用现状 | 第17-19页 |
| ·方剂检索数据库 | 第17-18页 |
| ·现代信息技术在养生方剂方面的应用现状 | 第18-19页 |
| 5 本文主要目标 | 第19-21页 |
| 第二部分 关联规则挖掘算法与软件工程 | 第21-26页 |
| 1 引言 | 第21页 |
| 2 关联规则 | 第21-23页 |
| ·关联规则挖掘的过程 | 第21-23页 |
| ·Apriori算法 | 第23页 |
| 3 算法的基本思想 | 第23页 |
| 4 Apriori核心算法分析 | 第23-25页 |
| 5 软件工程 | 第25-26页 |
| 第三部分 养生方组成预处理 | 第26-40页 |
| 1 引言 | 第26-29页 |
| 2 初步预处理 | 第29-33页 |
| ·算法概述 | 第30-32页 |
| ·结果分析 | 第32-33页 |
| 3 中药食物名称的规范 | 第33-40页 |
| ·与中药食物表的映射建立初步 | 第33-34页 |
| ·映射建立步骤 | 第34-36页 |
| ·结果分析 | 第36-40页 |
| 第四部分 方剂数据维护系统 | 第40-47页 |
| 1 引言 | 第40页 |
| 2 系统需求分析 | 第40-41页 |
| 3 系统架构 | 第41页 |
| 4 系统使用细节概述 | 第41-47页 |
| ·增删改查界面 | 第41-43页 |
| ·使用增删改查界面完成中药别名的维护 | 第43-45页 |
| ·关联规则 | 第45页 |
| ·使用关联规则模块分析 | 第45-47页 |
| 第五部分 设计养生方数据挖掘分析系统 | 第47-64页 |
| 1 系统基础 | 第47-51页 |
| ·信息处理技术 | 第47页 |
| ·数据仓库 | 第47-51页 |
| ·建造养生方数据仓库 | 第48页 |
| ·概念模型设计 | 第48-49页 |
| ·逻辑模型设计 | 第49-51页 |
| 2 数据筛选 | 第51-53页 |
| ·延年益寿、补虚抗衰养生方的特点 | 第51-52页 |
| ·筛选过程与数据处理 | 第52页 |
| ·筛选标准 | 第52-53页 |
| ·养生方来源的选择 | 第52-53页 |
| ·本论文养生方收录流程 | 第53页 |
| 3 使用演示 | 第53-54页 |
| ·常规数据检索功能 | 第53-54页 |
| ·数据挖掘功能 | 第54页 |
| 4 结果分析 | 第54-64页 |
| ·养生方高频药物挖掘结果 | 第54-59页 |
| ·分析与评价 | 第59-64页 |
| ·药对 | 第59-60页 |
| ·量化表达配伍之间的关系 | 第60页 |
| ·支持度与置信度 | 第60-61页 |
| ·普遍性与紧密性 | 第61-62页 |
| ·数据挖掘与传统统计学的区别 | 第62页 |
| ·分析结果是否合理 | 第62-63页 |
| ·该系统前景与展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 附录 | 第67-86页 |
| 文献综述 | 第67-72页 |
| 攻读学位期间主要研究成果及发表论文 | 第72-73页 |
| 附表 | 第73-86页 |
