一种基于本体的关联规则挖掘方法

关联规则可用于指导企业商务决策,针对关联规则挖掘的支持一置信框架会产生冗余规则的问题,该文提出了一种本体统计相关性与语义相关性相结合的关联规则挖掘方法。该方法以关联规则挖掘为目标,首先建立领域本体,并集成一个更为通用的本体系统辅助关联规则的挖掘,综合考虑本体的统计相关性和语义相关性定量计算规则相关度。应用客观兴趣度和主观兴趣度约束无趣规则的产生。与已有的方法相比,该方法有效地处理了冗余规则,实现了基于语义的知识表示。同时,该方法在心血管疾病辅助诊断系统中应用验证了其有效性和优越性。     

基于图像降阶的纹理特征挖掘方法在医学上的应用

借助数据挖掘方法在图像中的应用,提出一种利用图像降阶结合Apriori算法对医学图像纹理特征进行挖掘的模型.将医院信息系统(HIS)中病患特征与病患的医学图像纹理特征相融合,通过剪枝技术建立关联规则库,采用规则库中的规则对医学图像进行信息挖掘.实验结果表明,依靠该方法挖掘的关联规则能够很好地表达纹理,并对医疗辅助诊断起到一定的帮助.     

关联规则挖掘在临床诊断中的应用研究

将关联规则挖掘应用于临床疾病诊断工作,力求找出数据中各层次因素间的关联关系,挖掘疾病数据库中的关联规则。通过实例试图发现吸烟、环境污染、职业性致肺癌因素、肺部慢性疾病等因素与肺癌的发生与诊断间的关联关系,从而发现肺癌疾病与它产生的可能因素间的规则,利用规则模式指导肺癌的诊断与预防。并期望以此为例研究关联规则挖掘在疾病诊断各方面的应用。     

关联规则挖掘在医疗诊断中的应用

关联规则挖掘是效据挖掘中重要内容之一．文中将关联规则挖掘应用于医院的病例诊断工作，从大量的病例记录中找出各层次因素间的关联关系，挖掘胃癌诊断数据库中的关联规则，试图发现环境、饮食习惯、遗传易感性等因素与胃癌的发生与诊断阃的关联关系，从而发现胃癌疾病与它产生的可能因素间的规则，这些规则模式对胃癌病例的诊断和预肪有重要的指导意义。     

关联规则在高校科研管理工作中的应用

在高校的科研管理工作中应用关联规则挖掘技术,通过挖掘教师的科研成果数据,可以得到教师科研工作中的潜在信息,辅助决策下一阶段的科研管理工作。     

关联规则挖掘技术在冠心病诊断中的应用

针对传统的关联规则算法挖掘效率低且产生的频繁项集庞大的缺陷,提出一种改进的基于直接频繁闭超项集理论的关联规则挖掘算法。该算法针对候选频繁闭项集具有快速检测闭合性和缩减查找范围的优势,有效地提高了挖掘效率。在冠心病诊断中的应用结果表明,该算法可有效地挖掘冠心病诊疗规则。     

基于约简决策表的网络犯罪行为关联分析

结合网络犯罪案件的数据描述特点,指出了利用关联分析技术对该类案件实现电子数据经验继承的可行性,并提出基于约简决策表的关联挖掘分析策略。首先阐述了针对案例库导出的关联决策表进行属性约简的必要性,其次根据公安行业特点,论证了在构造频繁项目集Hasse图基础上进行无冗余关联规则提取的实现过程,最后以网络诈骗案件与涉网敲诈勒索案件为例,进行关联规则挖掘的应用实例验证,所获关联规则集表明挖掘结果符合实际,有利于辅助侦查并明确防控策略。     

数值型关联规则挖掘在客户关系管理中的应用

关联规则挖掘方法是数据挖掘领域的一个研究热点。主要探讨了数值型关联规则挖掘方法,介绍了数值型关联规则挖掘在客户关系管理中的应用。     

关联规则在冠心病中医临床证型诊断中的应用

利用冠心病个体化诊疗系统,采集患者信息,运用关联规则方法对患者的信息进行挖掘分析,挖掘出的信息对医师的临床诊疗有重要参考价值.在此采用基于最小提升率的关联规则挖掘方法,实验表明基于最小提升率的关联规则在中医证型诊断模型中有良好的分类性能.     

基于Web日志的数据挖掘的研究及应用

Web日志挖掘是Web数据挖掘中非常重要的一个研究领域和研究方向,首先介绍了Web日志挖掘的过程,然后介绍了关联规则及关联规则算法——FP-growth算法,最后将关联规则中的FP-growth算法应用在网上书店系统中,实现对客户数据的关联规则挖掘。     

用于挖掘TCM-FP树中维间最大频繁项集的算法

为了提高数据挖掘算法在中医药数据处理中的效率,提出了采用TCMA算法挖掘TCM-FP树中的维间最大频繁项集。根据中医药数据的特点及药组挖掘的需求,在FP-growth算法的基础上,提出了TCM-FP树及其建树算法和挖掘算法TCMA,在TCM-FP树中采用优化搜索策略挖掘维间最大频繁项集,与FP-growth算法挖掘所有频繁项集比,大大缩短了时间。优化搜索算法切合中药TCM规则挖掘的实际意义,比FP-growth算法挖掘有更高的运行效率。     

FP-Growth算法在中药数据挖掘中的应用

中药数据挖掘研究是指在中医理论指导下,用知识发现技术对传统中药新药、中医组方理论及规律、中药作用机制、有效成分、构效关系等多个方面进行全面、系统的研究．将关联规则用于方剂配伍研究的主要目的是探寻核心药群,寻找药物之间的相互联系和整体用药规律．目前普遍使用的是基于频繁项目集发现的Apriori算法,该算法易于实现,但在实...     

基于策略模式的中医药数据智能挖掘平台设计与应用

针对目前大多数中医药数据挖掘研究中使用单一且基础的算法而出现的问题,设计并实现一种通过策略模式智能优选中医药数据挖掘方法的平台(TCM data strategy model analysis platform, TCMDP)。根据策略模式的思想,集成以下4个数据挖掘模块,统计学分析模块可对药物、药物种类、四气五味归经和药物功效进行统计学分析;关联规则挖掘模块可以分析处方中的药物关联性;聚类分析模块可获取药物组合得出聚类新方,通过分析结果来探讨肺癌处方的配伍规律;证型分类模块以电子病历的中医症状和四诊信息作为输入,将相关证型作为输出,构建证型分类模型。综上实现了基于策略模式的中医药数据智能挖掘平台,并运用该平台对中医临床治疗肺癌的中药处方进行用药规律和证型分类研究。结果表明：以痰瘀互结证肺癌病例为例,关联规则挖掘模块中WD-Get Rule算法的运行时间最少仅为0.038 s。聚类分析模块中CMC-DD算法分析时间略长但精确率高达87%。肺癌证型分类分析模块中PSO-ELM运行时间短为88.98 s,且模型平均精确率达88.44%,具有一定的临床参考价值。而本平台所采用的改进算法均优于...     

基于关联规则的数据挖掘技术在中药方剂配伍中的应用研究

中药方剂的数据挖掘研究是把我国丰富的中药信息资源和现代信息技术相结合的重要内容,它是指在中医理论指导下,用知识发现技术对传统中药新药、中医组方理论及规律、中药作用机制、有效成分构效关系等多个方面进行全面、系统的研究.以关联规则为主的研究模式是数据挖掘的一种常用方式,将关联规则用于方剂配伍研究的主要目的是探寻核心药群,寻找药物之间的相互联系和整体用药规律.本文对中药方剂数据挖掘模式和算法集成进行了研究,提炼方剂中有关联的药物匹配模式,探讨这些模式中药物组配后功效的变化情况,从而为中药方剂理论研究和临床实践研究提供现代技术手段.     

分类算法在中药科研中的应用及其进展

目的 研究分类算法在中药科研中的应用及其进展,为中药领域数据挖掘的相关研究提供有益的参考和借鉴。方法 利用国内知网、万方和维普等作为主要文献检索平台,整理文献建立研究对象文献数据库。结果 从311746篇文献中,整理得到345篇相关文献;分类算法的应用较多集中在中药药性研究、药物分析、药物安全性/毒性、方剂配伍规律和中药功效等５个研究子领域;且人工神经网络算法运用的范围最广,适用于中药科研的多个子领域。结论 分类算法在中药科研中应用种类多,且涵盖的研究范围广;不同数学模型的分类算法均有特色,应当结合中药数据的特点,优选不同的分类算法;通过改进完善传统的分类算法,更有利于充分发挥分类算法在中药传承和创新中的作用。     

近20年中医药临床研究创新发展

 分析了近20年来中国中医药传承创新方面的科研进展，包括近20年国内外中医药临床注册研究进展、中国中医药在治疗传染性疾病及慢性非传染性疾病方面的临床研究进展、中医药标准化研究及应用进展、新技术在中医药研究中的应用进展，以及“一带一路”促进中国中医药临床研究发展。分析表明，近20年来的中国中医药临床研究创新成果为中医药传承创新发展提供了重要的科技保障，中医药历史性地进入了世界主流医学体系，其国际影响力正在显著提升。     

人体穴位数据采集处理系统

通过测量人体穴位的电位或电阻来诊断人体内部状态是中医诊病的一种方法.目前,国内有不少单位已开展这一领域的研究.本文根据中医理论,将人体穴位的电位、经输入网络、A/D转换、计算机处理,以数据或图表输出,使穴位诊断工作智能化,便于对病例的数据收集和统计.     

基于数据挖掘和网络药理学分析中药治疗痛风的用药规律及作用机制

应用数据挖掘和网络药理学技术分析中药治疗痛风的用药规律及作用机制。首先通过检索中国知网、维普数据库、万方数据库、Pubmed、中国生物医学文献数据库中关于治疗痛风的中药处方,建立中药治疗痛风方药数据库,规范中药名称后,应用 SPSS Modeler18 软件及SPSS Statistics 24 统计软件进行关联规则分析、复杂网络分析及聚类分析,并根据分析结果筛选得出治疗痛风的核心中药。在TCMSP数据库获取这些中药的活性化合物和相应作用靶点,并取这些中药与痛风的交集靶点进行蛋白质互作（PPI）分析、生物功能富集（GO）分析及相关作用通路分析。数据挖掘共纳入符合标准的处方302首,根据得到高频次中药及高置信度、高支持度中药处方,综合分析确定了茯苓、黄柏、牛膝、薏苡仁、苍术、萆薢、威灵仙、泽泻这八大治疗痛风的核心中药,并已这些中药为基础,分析了它们治疗痛风的作用机制,确定了核心作用靶点为AKT1、TNF、IL6、VEGFA、TP53、IL1B、PPARG、EGF、PTGS2（COX-2）、MMP9等,主要作用通路为癌症通路、糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路、IL-17信号通路、MAPK信号通路、细胞因子-细胞因子受体相互作用通路、癌症中的转录失调通路等,主要调节过程包括白细胞介素、免疫系统中的细胞因子信号转导、基质金属蛋白酶的激活、基因转录途径等。中药治疗痛风的主要药物组合为黄柏、苍术;牛膝、忍冬藤;赤芍、山慈菇、秦艽;泽泻、地黄;茯苓、萆薢、威灵仙;红花、桃仁、川芎;当归、黄芪;甘草、白术、桂枝,作用机制主要依赖于对多种酶、炎症因子、炎症通路的调控,这些中药能够显著抑制炎症急性期反应、促进尿酸排泄,该研究拟为痛风的深入研究及相关中药的开发应用提供一定的基础和借鉴意义。     

综合集成医学与非对抗性疗法

综合集成医学是钱学森先生的系统科学与祖国传统医学相结合的产物,是医学的系统论,是中医的现代化。要将人作为一个复杂巨系统来认识。人体系统平衡人就健康。反之人就有可能生病。因此治疗的目的应该是将人体系统重新恢复平衡,疑难杂症和肿瘤(包括癌症)的治疗尤其如此。综合集成医学是从调理人体系统平衡入手来解决人体健康的,它是关于健康的医学,而不是仅仅针对病的医学。综合集成疗法主要使用的是STORZ公司研发的MP200型体外冲击波疼痛治疗系统,为患者提供无毒、无害、无伤的非对抗性治疗。经过10年的探索,我们随机治疗了1196个患者,有效率100%。其中关节和肌肉运动损伤类的患者有612位,治愈率是100%;妇科囊肿和甲状腺结节等不同肿块的患者有241位,治愈率100%;2013年4月正式开始,接受癌症晚期患者6位。到目前为止他们仍然有质量和尊严地生活着(肺癌晚期患者3位、乳腺癌骨转移患者1位、胃癌患者1位、肝癌患者1位);治疗各类疑难杂症的患者337位,其中有46位还在治疗中外,其余的治愈率100%。