温针灸治疗原发性痛经取穴规律的数据挖掘研究

目的:探讨温针灸治疗原发性痛经的取穴规律.方法:检索中国知网、万方数据库、维普数据库、中国生物医学文献数据库有关温针灸治疗原发性痛经的文献,提取腧穴处方,建立数据库,对腧穴归经、体表分布、特定穴进行描述性分析,运用SPSS 20软件对高频腧穴进行聚类分析和关联规则分析.结果:最终纳入63篇文献,涉及41个腧穴,使用频次349次,三阴交应用频率最高,关元、气海、次髎、足三里、地机等为高频腧穴;常用经脉是脾经和任脉;腧穴主要分布在下肢和腹部;特定穴以募穴和交会穴最常用;高频腧穴聚类分析得出7个有效聚类群,关联性最强的穴位组合为关元-三阴交.结论:温针灸疗法原发性痛经选用腧穴多具有温补性;重视疼痛部位腧穴的应用,善于特定穴的应用,尤其是募穴和交会穴,核心腧穴组合为关元-三阴交,以远近配穴为主.     

基于数据挖掘分析国医大师治疗黄疸的用药规律

目的:采用关联规则挖掘技术充分挖掘分析国医大师治疗黄疸的用药规律方法,以期为临床治疗黄疸及临床新药物的研发提供一定的基础性依据。方法:筛选相关书籍中治疗黄疸的医案,以编号、药名、四气五味、归经、功用为格式录入Excel2010建立医案数据库并进行描述性统计分析,应用SPSS18.0进行关联规则、系统聚类分析统计的结果。结果:纳入医案共63例,涉及164味中药,其中高频中药约34味,确定了国医大师治疗黄疸用药的四气五味、归经,高频药对及药物聚类。结论:国医大师治疗黄疸时以清热药、利水渗湿药、补益药、理气药与活血化瘀药为主,在祛湿、利小便的基础上配合清热解毒、利水渗湿、健脾疏肝行气与活血化瘀等治法,效果较好。     

基于数据挖掘的中医药治疗效果与用药规律关联性分析

选取100首常用中医药药方作为研究样本,对中医药药方中各类常用中草药的药性特点及使用禁忌进行分析,为了能够准确的对中医药治疗效果与用药规律关联性进行分析,提出了一种基于数据挖掘的中医药治疗效果与用药规律关联性分析方法,该方法采用基于k近邻的中医药药方分类方法对每张中医药药方中数据样本的距离系数、夹角余弦和相关系数分别进行计算,通过其计算结果将中医药药方中含有相同草药的药方分类到一起,对分类后各个药方中包含的各种草药组合模式的使用频次进行统计,对使用频次最高的草药组合模式所治疗的病症进行分析,挖掘草药组合模式的关联规则,观察中医药的治愈程度、治疗周期和关联规则之间的关系,实现对基于数据挖掘的中医药治疗效果与用药规律关联性分析。实验结果表明,所提方法能够准确的对中医药治疗效果与用药规律关联性进行分析。     

用数据挖掘技术分析航迹质量指标

使用数据挖掘技术,对信息融合评价系统中关于航迹质量测试结果进行分析,以便分析出影响航迹质量的显著因子,以及这些显著因子间的相互关系,最终指导航迹质量评价过程中参数的选择以及权系数的确定。     

针灸治疗椎动脉型颈椎病的选穴分析

目的:运用数据挖掘技术探讨椎动脉型颈椎病的选穴规律分析,为临床针灸治疗椎动脉型颈椎病开拓新思路.方法:检索建库至2021年7月中国期刊全文数据库(CNKI)、万方学术期刊全文数据库(Wangfang)、维普中文科技期刊数据库(VIP)中针灸治疗椎动脉型颈椎病的临床文献,按纳入和排除标准筛选文献选穴处方,运用R4.0.3...     

用月光治疗抑郁症

在美国亚利桑那州距离图森市24千米的索诺兰沙漠中，人们抑郁的情绪正在被柔和的蓝白色光芒洗涤一空，而这些光芒来自于理查德·查宾的15米高的月光聚集器。[第一段]     

针灸治疗中风偏瘫选穴准则方法研究分析

目的研究如何进行临床选择穴位和科学组合穴位以针灸治疗中风偏瘫患者。方法通过查找近28年以来的有关针灸治疗慢性形式的偏瘫276篇和利用针灸方法治疗痉挛性偏瘫的52篇临床资料,对选择使用的腧穴类别、归经和应用数量展开研究。结果针灸治疗慢性形式的偏瘫总共应用195个穴位,应用数量是2957次,其中有关十四经穴的有174篇,一共应用数量是2849次,占96%;经外奇穴108,占总数量的4%.出现频次超过10%的经穴有29个,其中阳经穴24个,阴经穴8个。针灸治疗痉挛性偏瘫的资料总共利用了106个穴位,总频次为530次,其中十四经穴97个,一共应用次数为511次,占96%;经外奇穴19次,占4%.出现超过10%的经穴31个,阳经穴21个,阴经穴10个。结论治疗缓慢形式偏瘫和神经性偏瘫,全部将十四经穴的阳经穴位为关键穴位。     

基于数据挖掘技术的专利信息分析

随着计算机技术和网络技术的的发展,各行各业积累的数据量越来越大.而专利信息集是目前世界上最大的技术信息集,几乎囊括了一切应用领域内的技术成果.为了提取隐含在其中的、人们事先不知道但又潜在有用的知识,将数据挖掘技术应用于专利信息分析,如采用聚类算法对专利文本进行挖掘、采用关联规则对专利发明人进行挖掘,以发现用户感兴趣的知识,并使之转化为有效的竞争情报.     

基于数据挖掘技术的学生校园消费行为分析

校园一卡通系统通过对各种信息、资源的有效集成、整合和优化,能够实现学校对信息的有效配置和充分利用。文章采用数据挖掘技术针对学生校园消费活动的管理分析方面进行深入研究,首先通过数据预处理技术提取相关消费特征,并采用一种优化的K-means聚类算法,将学生分为几类,分析行为特征,以便高校学生工作人员分门别类的进行学生管理,最后将聚类结果输入决策树分类模型进行评估,以评价聚类结果。     

基于Web的数据挖掘技术

文章综述了基于Web的数据挖掘技术,介绍了Web数据挖掘的分类：Web结构挖掘、Web内容挖掘和Web访问挖掘,总结了Web数据挖掘的几个研究方向。     

基于Web的数据挖掘技术

Web数据挖掘有很多研究热点,其中关联规则挖掘是Web数据挖掘领域研究的一个重要方面.本文首先对数据挖掘、Web数据挖掘和Web数据预处理等相关知识进行了阐述;然后研究了关联规则基本理论及关联规则经典算法;最后为了解决现实数据库中每个项目的分配不均匀性和重要性差异,重点研究了加权关联规则挖掘算法.     

基于数据挖掘的《临证指南医案》治疗吐血用药规律研究

目的:应用数据挖掘方法探讨叶天士治疗吐血的用药规律。方法:收集、整理《临证指南医案》吐血篇198个医案。运用Microsoft Excel 2003进行中药频数、性味归经统计,通过SPSS Modeler 14.1软件所提供的Apriori算法进行关联规则分析,利用SPSS23.0软件进行因子分析、聚类分析。结果:共筛选出198个医案,含161味中药。使用频数排名前四位中药的分别是茯苓、甘草、麦冬、人参。排名前三位的药性分别为寒、温、平,药味为甘、苦、辛。从归经上看,归肺经、肝经最多。按功效分类,使用频数排名前三位的药物为清热药、补气药、补阴药。根据高频药物的关联规则分析,置信度最高的3组药分别为熟地-山药、五味子(100%),甘草-大枣、白芍(100%),甘草-大枣、人参(100%)。高频药物聚类分析成5类。结论:数据挖掘结果发现叶天士治疗吐血以清热补虚,固本治血为主,以补气药、补阴药居多,对当代医家在临床上治疗吐血提供一定的指导作用。     

基于数据挖掘探讨中药熏洗法治疗脑卒中后肩手综合征的组方规律分析

目的:通过搜集中药外用治疗脑卒中后肩手综合征文献的处方用药,探索临床中药外用复方治疗脑卒中后肩手综合征的用药规律,为临床用药提供参考依据。方法:通过计算机检索,全面收集中药外治法治疗脑卒中后肩手综合征的随机对照试验(RCT),对文献进行收集、整理、归纳和分析,运用频数分析方法探究现代临床外用中药治疗卒中后肩手综合征的用药规律。结果:45首方共使用中药81种。使用频次前5位的药物依次为红花(33)、伸筋草(23)、桂枝(23)、制川乌(20)、透骨草(20)。基于改进的互信息法的药物间关联度前3位依次为制川乌、独活、桂枝、虎杖,络石藤、制草乌;基于复杂系统熵聚类的药物核心组合,再通过无监督的熵层次聚类算法,形成6首中药熏洗治疗卒中后肩手综合征新处方。结论:卒中后肩手综合征熏洗药物主要配伍是活血化瘀、温经通脉,祛风除湿、和血通痹及消肿止痛,且以辛、苦、温味药物为主。     

基于数据挖掘技术的图书馆管理模式

本文通过分析现代图书馆的特点,引出数据挖掘技术,并详细阐述了在图书馆利用此技术的可行性及其在图书馆管理、个性化服务、图书采购与信息建设管理领域的应用.     

基于Web的数据挖掘分类技术

基于Web的数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究课题。本文介绍了Web数据的特点及Web数据挖掘研究的三种分类:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘。总结介绍了Web日志挖掘的常用数据挖掘技术。     

基于数据挖掘的入侵检测技术

如何对计算机系统和网络中的各种非法行为进行主动防御和有效抑制,成为当今网络安全有待解决的重要问题。入侵检测技术是目前保证计算机安全的必要手段。文章主要介绍入侵检测系统功能及其通用模型,基于数据挖掘的入侵检测技术种类和发展趋势。     

数据挖掘技术在电子商务发展用的应用

本文分别从数据挖掘技术的类型,在电子商务中的应用方法和应用范围进行了相关的分析和研究,进而帮助电子商务商家更好地借助数据挖掘的技术来制定更好的发展战略,提高电子商务的发展。     

数据挖掘技术及其分析方法在大通水文站降水规律分析中的应用

本文根据大通水文站61年的实测降水数据资料,采用数据挖掘的分析方法,验证其降水量雨型是P-Ⅲ型分布,同时,对其降水量特征值变化、年内分配及变化的未来趋势作了预测,探讨该站降水量变化规律,为长江中下游防洪、经济建设和水资源规划提供参考。     

基于数据挖掘技术的图书馆流通数据的关联分析

运用改进的Apriori算法,对具有代表性的与分析任务相关的数据进行样本抽取,利用Weak作为数据挖掘算法开发工具,产生了一系列强关联规则。根据这些规则,我们可以解读出一些现象,它不仅能揭示隐藏在大量数据后的重要关系信息,同时也为这种关系提供了量化描述手段。这些定性定量的信息不仅能对图书馆的各项工作提供技术上的支持,还可对学校的教学,课程的设置,学科的交叉渗透等提供信息。