基于改进FP-Growth算法的中药方剂配伍规律挖掘研究

中药方剂即中药复方,是中国中医药实践经验和智慧的结晶,几千年来已积累中药方剂达十余万首,而如何利用这一巨大的方剂库,开发研制新的安全有效的方剂,是一亟待解决的问题.数据挖掘技术的出现及利用这一技术对中药方剂配伍规律进行发掘,既能大力推动中国中医信息化建设,又可快速发现隐含在方剂库中的重要的知识,也能为中医学走向世界提供强有力的技术支持,因此对中药方剂进行数据挖掘不仅是有必要的,更具有实际意义.     

基于改进FP_Growth算法的中药方剂配伍规律挖掘研究

中药方剂即中药复方,在中医药科学中占有举足轻重的地位,我国已积累中药方剂达十余万首,而如何利用这一巨大的方剂库,开发研制新的安全有效地方剂,是一亟待解决的问题．数据挖掘技术的出现及利用这一技术对中药方剂配伍规律进行发掘,既能大力推动了我国中医信息化建设,又可快速发现隐含在方剂库中的重要的知识,也能为中医学走向世界提供强有力的技术支持,因此对中药方剂进行数据挖掘不仅是有必要的,更具有实际意义．     

基于改进FP_Growth算法在中药提取信息中研究

中药提取在中药生产中占有十分重要地位,企业在生产中药过程中,生产过程数据和质量数据存在一定的问题。数据挖掘技术的出现及利用k-means聚类算法和改进的FP_Growth算法对中药生产过程数据进行分析,既能为企业提高生产效率,降低成本,又保证产品的质量。因此对中药提取信息数据挖掘不仅是有必要的,更具有实际意义。     

关联规则Apriori算法在入侵检测中的应用分析

入侵检测是一种动态的网络安全技术,其检测规则的建立是入侵检测性能好坏的关键.通过对关联规则Apriori算法的分析,通过减少数据扫描的事务量来优化该算法.应用于入侵检测系统中起到了较好的效果.     

Apriori算法在商务网站用户行为分析中的应用

在介绍关联规则的相关概念后分析了关联规则经典的Apriori算法,探讨了Apriori算法在某商务网站用户行为分析中的具体应用,通过Apriori算法的挖掘结果分析出用户行为特征,即用户在点击购买不同商品时存在着某种必然或者大概率事件,从而改善网站结构,提高用户满意度.     

数据挖掘算法及其在教学管理中的应用

文章利用关联规则的Apriofi数据挖掘算法,以一定范围的学生成绩为数据源,分析了课程问的影响关系,得到一些合理的课程关联规则。将这些规则运用到教学管理中,可以合理地设置课程及指导学生选课。     

Apriori算法在高职院校贫困生认定工作中的应用

工作通过这些年的工作实践后,发现传统的贫困生认定存在很多的不足之处,迫切需要一套科学规范、易于操作的方法来完善贫困生认定工作,使贫困生认定工作能够高效、有序、合理地进行。运用Apriori算法对全体贫困生数据进行挖掘,寻求隐藏在这些数据背后的有价值的信息和潜在的联系及规则,从而为更好的完成贫困生认定工作提供帮助。     

Apriori算法在高校课程设置中的应用研究

近年来,数据挖掘已经引起了信息产业界的极大关注,这是快速增长的数据量和日益贫乏的信息量之间矛盾运动的必然结果。在介绍关联规则基本概念的基础上,对关联规则的Apriori算法进行了详细的分析和研究,将Apriori算法应用于高校教务管理信息系统,对学生成绩数据进行分析,探讨了高等学校专业课程间相关性问题,得到了一些合理、可靠的课程关联规则。     

关联规则的开采算法在文本分类中的应用

阐述传统关联规则开采模型，提出新的文本关联的开采算法，并将其应用到文本分类中。     

Apriori算法的改进及其在试卷分析系统中的应用

Apriori算法是一种挖掘布尔型关联规则的典型算法。该算法在生成频繁项集时会有频繁的数据库扫描操作,并且在由低维频繁项集连接生成高维候选项集时,如果频繁项集维数过大,笛卡尔积后就会产生大量的候选项集,从而影响算法的效率。针对上述2个方面对Apriori算法进行改进,并将改进后的算法应用在试卷分析系统中。经过系统测试,改进后的算法具有较高的效率和较强的稳定性。     

谈项目教学法在高职中药方剂学教学中的应用

结合高职医学美容技术专业学生的培养目标,辽宁卫生职业技术学院以就业为导向,以能力为本位,对高职医学美容技术专业中药方剂学课程进行改革,探索如何在高职医学美容技术专业中药方剂学课程中应用项目教学法。实践表明,在中药方剂学课程教学中应用项目教学法,可以有效地促进学生职业技能的形成和专业知识的掌握。     

以卓越中医计划为契机深化方剂课程考试改革

以培养卓越中医为目标,改革现行的方剂考试内容、考试方法,以考促学,以考促教,培养中医本科生分析运用方剂及临证组方的能力,提高人才培养质量。     

基于数字媒体技术实现的中药方剂查询系统

基于Director通过插件ADOXtra连接数据库功能开发了一个基于数字媒体技术的中药方剂查询系统。实现了患者输入中药药方可以查询出该味药的功能主治、性味、升降沉浮、毒性、查看方中每味中药对应图片;同时使用文语转换技术同步播报,方便了用户;通过开发也为教学创造了好的数字媒体应用的教学案例。     

中医内科教学中方名趣记

＂中医内科学＂是大、中专中医和中西医结合医疗专业的主干课程,所收载的临床病种至少50个以上,更有增多的趋势。而一病必有多证,也就有数百个方名要记。在长期的教学实践中探索出一些便于记忆、免于枯燥的技巧和方法,即先记住方名再充实药味,从而使学生全面掌握方药。结合病种和证型分为望文生义、病机推衍、易于混淆、一方多用等记忆类型,并各列举数方为例。     

中医药在抗体力性疲劳中的应用

用中医的理论观点探讨体力性疲劳的病理病机,提出"本虚标实"为体力性疲劳的病理病机特点.并对体力性疲劳分型,辩证论治,提出以"补"为主"清"为辅的治疗与延缓体力性疲劳的治法及方药.     

以“民族主义”阐释中医药——民国中医界的话语选择(1912—1937)

自"科学"一词传入近代中国后,在科学话语下,中医始终因"不科学"而遭到一些人的否定。为争取话语权,中医选择了"民族主义"作为突破口。在民族主义话语下,中医显然占据了优势,而西医则处于劣势。用民族主义阐释中医药确实起到了保护中医药的作用。但中西医学都运用对自身有利的话语攻击对方,很容易形成自说自话的局面,难以在同一问题上展开对话。     

基于遗传退火算法的关联规则挖掘

把模拟退火算法具有全局平衡的特性引入到遗传算法中来,避免了遗传算法收敛性慢以及容易陷入早熟的特点,提出了一种基于遗传退火策略的关联规则挖掘模型。实验结果表明,与遗传算法相比,改进的算法更能有效挖掘大型数据集中的关联规则。     

中药学专业实验教学改革的探索

通过对中药学专业实验教学中存在的问题．结合具体实验课程的教学特点．提出几点改革措施，以加强学生素质教育．培养新一代创新中医药人才．     

以"证"引领的中医学综合课程

中医学科范式、科学发展样式要求中医学课程模式与之相应,然而中医院校的中医学教学长期采用西医院校学科课程的模式,影响了中医学人才的培养。以“证”引领的中医学综合课程依“证”划分教学单元、分层组织教学,体现了中医学整体性、综合性的特点,使中医学理论、临床融为一体,理、法、方、药合而为一,赋中医学教学全新的理念,给教与学留下了创造的空间。     

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。