基于本体的名老中医医案研究应用系统

中医学已有数千年的悠久历史,对中华民族的繁衍昌盛做出了巨大贡献。然而,目前国内著名老中医逐年减少,而新一代中医中能真正灵活应用中医辨证论治精髓解决临床问题的"上工"为数极少。因此,中医传承工作至关重要,迫在眉睫,中医医案的研究是中医学得以传承、发扬的至关重要的举措。本系统以中医医案研究为核心,以中医经典著作文献资源为依托,采用本体技术及数据挖掘分析技术,通过对中医医案与中医经典著作文献进行关联研究分析,探本溯源,继承发扬,为高级中医研究人员、中医临床研究人员和中医学习人员提供了中医知识获取的研究方法和学习工具。     

基于改进的贝叶斯网络算法在中医医案中的应用研究

中医医案是中国老中医的智慧的结晶,为了挖掘出中医医案中隐藏的大量的临证经验及用药规律,本文采用了数据挖掘技术对中医医案进行结构化研究,使用了改进的贝叶斯网络算法对其医案进行分析,发现其中的规律,为中医医案的发展做出了一定的改进.     

基于改进型遗传算法的数据挖掘系统设计

提出了对遗传算法中适应度函数的构造,数据的编码等问题的改进方案,通过对"早熟"问题的分析,将改进的自适应交叉概率Pc和变异概率Pm算法应用到遗传算法中。最后给出了一种基于遗传算法的关联规则挖掘算法,并应用一个实例验证了算法的有效性。     

基于遗传算法的数据挖掘技术及应用

本文主要分析了数据挖掘的相关概念及其过程,介绍了关联规则的提取方法、遗传算法的基本要素、操作技术、基本步骤等。最后结合相关实例提出了在遗传算法当中进行关联规则的数据挖掘方法。     

基于Apriori算法的图书馆多维数据挖掘算法研究

本文在研究了多维关联规则数据挖掘的理论及方法的基础上,深入分析以往算法的优缺点并结合图书馆行业管理信息系统的特点,选择对Apriori算法结合数据立方体技术进行改进和优化,形成了适合利用多维关联规则对图书馆数据进行挖掘的新算法。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

针对传统入侵检测系统存在的问题,提出将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,分析了常用于入侵检测技术中的数据挖掘方法,并将关联分析与分类分析应用到基于主机日志的异常检测中,对数据挖掘算法和如何将数据挖掘算法应用到入侵检测系统进行了研究.实现了一个基于主机日志数据的挖掘模块,通过对IIS日志文件的挖掘,生成访问异常关联规则,为入侵检测系统服务.     

基于Apriori算法的数据挖掘算法研究

关联规则挖掘是一种最有影响的数据挖掘技术。它在交易数据库或其他数据仓库项目集之中提取有意义的关联,频繁模式和关联。大多数现有的算法发现频繁模式都需要多次遍历数据库,导致大量的磁盘读取,造成了巨大的I/O负载。为了减少重复读盘,本文提出了一种新的自上而下的方法,即Apriori算法的改进版本,此算法大大降低了数据库的扫描次数,避免生成不必要的模式而减少了数据库的扫描,节省了大量的时间和空间。     

基于现有数据挖掘结果的关联规则更新算法

Apriori算法是整个关联规则算法的基础.它必须对数据库进行重复性扫描.效率低,耗时巨大.针对关联规则的维护问题,提出利用已生成关联规则的挖掘结果进行更新的算法,仅需对数据库进行两次扫描,提高了关联规则的更新效率.     

体育运动对Ⅱ型糖尿病疗效影响的研究述评

Ⅱ型糖尿病主要发病的原因是胰岛素抵抗和糖代谢紊乱,在防治Ⅱ型糖尿病的很多方法中,体育运动干预日趋成为研究的热点.运用文献资料法等,对体育运动与Ⅱ型糖尿病的关系研究进行综述,探讨部分运动疗法,为糖尿病患者在进行运动治疗时提供必要的参考.     

浅议数据挖掘在心理学研究领域的应用

当今社会信息化进程日新月异,心理学研究过程中涉及的因素和积累的数据越来越多,传统的心理学分析方法已经无法适应海量数据处理的要求。数据挖掘技术可以从海量数据中分析并获取有效的信息。本文介绍了数据挖掘技术基本概念、主要任务和方法,阐述了其在心理学研究领域应用的一般过程。     

关联规则的数据挖掘系统结构及模型的研究

数据挖掘是一种数据分析处理技术,其主要特点是对数据库、数据仓库或其它数据源中的数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理,从中提取辅助企业和科研决策的知识。关联规则挖掘是数据挖掘技术的一个重要研究方向。本文对基于关联规则的数据挖掘技术进行了研究,并提出了一个数据挖掘工具集原型。     

基于数据挖掘的教务管理系统的设计与实现

教务管理系统中含有大量有待挖掘的有用信息,在大力提倡科教兴国的今天,这些信息对学院更好地制定学生培养计划具有重要的指导意义。对教务管理系统进行了全面剖析,通过在该系统中的具体实践和运用,对关联规则以及聚类分析等数据挖掘的方法进行了探索,实现了一个实用的教务数据挖掘系统。     

基于校园卡数据挖掘的高校贫困生辅助判别研究

提出一种基于校园卡消费数据挖掘用于辅助判别贫困生的方法并进行了实证研究。将学生使用校园卡产生的各种消费数据按性质分类,通过建立消费总量和消费强度等特征向量,数据挖掘学生(家庭)经济状况与消费数据的关联规则,可为高校贫困生判别提供辅助决策依据。     

基于关联规则的数据挖掘技术在提高课程教学质量中的应用

本文以高等院校计算机专业的《数据结构》课程为例,提出了影响课程教学质量的各种因素,在此基础上讨论了如何运用数据挖掘中的关联规则挖掘技术提高课程的教学质量。     

ICAI系统中数据挖掘研究

学生在学习过程中未达到学习目标,说明存在知识缺陷,如何智能性重构学习路径弥补知识缺陷是ICAI的关键技术I。CAI有其本身的规律及特点,利用数据挖掘算法,能较好提高ICAI的因材施教的能力。本文通过分析研究挖掘算法,提出在目标测评ICAI系统中挖掘算法的合理实现方法。     

黄连素治疗慢性肝病伴Ⅱ型糖尿病临床观察

目的 探讨黄连素治疗慢性肝病伴Ⅱ型糖尿病的有效性,安全性。方法 分别测定21例患者入院时,饮食控制2w后,黄连素治疗2w后的空腹血糖(FPG)餐后2h血糖(2hPG)、谷丙转氨酶(ALT)、总胆红素(TBil)值。结果 加用黄连素2w后,FPG、2hPG(6.01±0.73mmol/L、9.080±2.53mmol/L)均明显低于用药前(9.12±1.67mmol/L、15.41±3.21mmol/L)(P<0.05),且无ALT和TBil值反跳。结论 黄连素有较好的降血糖作用,且不加重肝损害,适于慢性肝病伴血糖轻、中度升高的Ⅱ型糖尿病患者。     

基于本体的数据挖掘在成绩分析中的应用研究

本文分析了目前成绩管理方面存在的问题,阐述本体和数据挖掘技术在本领域的具体应用需求。通过对课程相关信息进行数据挖掘,发现课程相关知识点中各种隐藏的关系以及各知识点学习更适用的方法,为教学和学生管理提供决策支持。     

基于教育大数据挖掘的大学生学业预警研究

教育大数据挖掘通过对教育领域的各种海量数据进行分析,发现其中存在的规律,从而指导教育教学管理水平。文章在对现有研究存在的问题进行分析基础上,首先给出教育大数据挖掘的学业预警研究框架;之后,通过对大学生在校成绩数据进行整合管理,基于关联规则算法给出大学生不及格课程之间的关联关系,以此为大学生学业提出预警(课程不及格以及留级)提示。研究结果表明,该方法为管理者有针对性地对预警学生进行帮助和干预提供了数据支撑,具有较强的应用价值,可有效提升高校教学管理水平和管理质量。     

基于土工试验的数据挖掘中的数据预处理技术

在地质勘察的土工试验中产生大量的数据，迫切需要挖掘隐藏在这些数据间的大量有趣信息。而数据预处理技术的好坏直接影响数据挖掘的结果。现介绍一种在挖掘关联规则前的数据预处理技术，给出了相应算法，并通过实例说明了算法的执行过程。