基于属性偏序理论的李赛美教授运用柴胡类方思路探析

中医类方的研究是目前中医研究的热点之一,然而类方的研究是一个多层面的复杂工程,单一的数据挖掘方法面对大量的高维数据显得力不从心.随着大数据时代的到来,本文提出基于属性偏序结构理论的大数据分析新方法,利用属性偏序结构图,用可视化的方式展现中医的诊疗规律.本文基于属性偏序结构理论,利用临床病历数据,对李赛美教授运用柴胡类方诊疗消渴病及瘿病的辨证思路及处方经验进行了分析,从结果证明,运用属性偏序结构理论,能使中医的理论体系得到客观展现,为建立中医辨证论治的个体化诊疗体系提供坚实的基础.     

基于属性偏序原理的仲景经方咳嗽治疗规律知识发现

大数据全面性、模糊性及探求因果关系转向事物相关性的寻找等特点为中医理论及实践提供了新的研究思路。仲景医学之《伤寒论》及《金匮要略》中的经方内容具有大数据的特点,本文基于属性偏序原理,对仲景经方治疗咳嗽的规律进行全面的知识发现。研究结果表明基于属性偏序原理能很好地展现经方治疗咳嗽的方证规律及药物使用特点,适合用于经方相关研究。     

基于偏序结构理论的知识发现方法

大数据中的知识发现是大数据应用中的核心热点.本文从高度抽象认知事物视角出发,以表征事物普遍性为特征的概念驱动与表征事物特异性为特征的数据驱动两种方法学为哲学原理,提出了基于属性偏序结构图和对象偏序结构图的知识发现方法.分别从群结构、子群结构、支路、节点等角度对数据特征之间的结构关系进行讨论分析.属性偏序结构图将数据中具有某些共同特征的对象聚类到一起,是数据共性的表达;对象偏序结构图中,通过数据的独有属性可以快速有效的将特异性对象区分于其他对象.最后,以中医药方剂配伍研究问题为例,对张锡纯治疗中风的32个处方进行数据挖掘和知识发现,证明了该方法的有效性和实用性,为大数据知识发现研究提供了新的思路和方法.     

基于偏序结构理论的李赛美教授诊疗糖尿病思辨规律研究

辨证论治是中医的特点,然辨证论治的精准依靠医者的"悟性",使得医者的临床水平提高甚慢。中医的海量临床数据具有大数据的特点,在大数据的时代,如何建立中医的大数据模型,使中医丰富的临床经验得以充分展现并继承是当今研究的重点。本文基于形式概念分析理论,利用属性偏序结构图对名中医李赛美教授诊疗糖尿病的思辨规律进行了初步分析,从12个方面讨论了糖尿病证属少阳时的症状体征特点。基于形式概念分析理论,将为中医药大数据的研究提供新的思路,具有重要的学术研究价值和应用价值。     

偏序结构环形图：一种大数据偏序结构可视化新方法

偏序结构图因其良好的知识可视化特性已在知识发现、数据挖掘等领域得以广泛应用.但在对大数据所形成的超大形式背景进行研究和分析时,偏序结构树形图存在的一些不足,使大数据可视化效果欠佳,不利于对大数据进行数据挖掘和知识发现.本文对偏序结构树形图进行改进,提出了可用于大数据分析的偏序结构环形图.对实例形式背景绘制出偏序结构环形图,并与其偏序结构树形图比较.实验结果表明,该方法清晰、直观,可视化效果较好,能更有效地呈现出大形式背景中的重要信息,可以应用在大数据的数据挖掘和知识发现中.     

运用属性偏序结构图原理探析《伤寒论》中干姜的配伍规律

基于形式概念分析理论,以《伤寒论》中含干姜方剂、方剂中药物和方剂-药物关系为概念,借用描述事物普遍性和特殊性层次的复杂概念网络生成方法生成属性偏序结构图,从而给出相应方剂（对象）和不同含量的药物（属性）之间的关系结构可视化表示和解释.通过属性偏序结构图探析《伤寒论》中干姜的配伍规律,包括黄连汤、半夏泻心汤、小青龙汤中干姜配半夏,四逆汤中干姜配生附子.属性偏序结构图是将信息科学与传统中医伤寒学结合的新尝试,这种新途径有利于我们对《伤寒论》再学习和认识.     

基于粗糙集理论的中医方证相关性算法的研究

方证相关性问题是中医理论中的重要问题之一,是关系中医辨证论治和诊治方法现代化的重要课题.基于粗糙集理论的中医方证相关性算法研究,借助粗糙集处理模糊和不确定知识的强大功能,在现有病例集上建立知识表达系统并进行约简,求出属性核及相关支持度,进而揭示方证的相关性.本研究是对中医理论现代化的一种探索与尝试.     

基于形式概念分析探讨《伤寒论》中葱白止利功效的新发现

基于形式概念分析理论,研究以《伤寒论》为代表的中医经典古籍,得出白通汤与干姜附子汤具有内在相关性,进而探究得出葱白止利的机理,从而侧面印证了形式概念分析在大数据时代有着广阔的前景.可见将形式概念分析应用于中医体系的可视化数据挖掘,将为中医方药、方证、药证的新发现提供可靠的技术保证.     

形式背景中属性特征与对象特征的完备定义

形式背景是形式概念分析理论中的一个重要元素,是用于表达和记录对象与属性之间二元关系的数据载体;形式背景中属性间的关系、对象间的关系是非常重要的关系,由此表现出来的属性的特征、对象的特征非常值得研究.本文目的是给出形式背景中属性特征与对象特征的完备数学定义及其性质,为偏序结构理论的研究奠定坚实的基础.     

属性偏序形式结构的数学形式化

属性偏序形式结构,作为一种基于人类认知原理和粒计算思想的知识发现和知识表示新理论,目前已有广泛的应用,但其理论基础缺乏抽象化数学化,这势必影响该理论的系统发展。针对上述问题,研究了属性偏序形式结构的数学形式化描述问题。首先,基于粒计算的思想提出了知识表示的形式化框架。在此基础上,通过定义对象集合的覆盖和最简覆盖,给出属性偏序形式结构的粒和粒群的概念,进而通过对粒衍生出粒群的充要条件的讨论,给出了属性偏序形式结构中的知识结构,从而完成属性偏序形式结构的数学形式化描述。最后,通过具体实例展示了利用数学形式化描述构造属性偏序形式结构的过程,并揭示了该过程所体现的人类认知规律。     

大数据知识发现

随着信息技术的快速发展,人类面临的数据呈爆炸式增长,大数据的时代已经来临.大数据研究成为当今科学和经济社会发展的重大战略方向和必然趋势.大数据的巨大价值在于依据数据间关联性而建立的复杂结构关系网络中所蕴含的知识.大数据知识发现是一个非常重要和亟待解决的问题.本文总结了以燕山大学为核心的大数据研究团队部分最新工作,重点给出了大数据偏序结构理论及其相关工作的简要介绍,为快速、准确了解该团队的研究现状提供参考.     

美军大数据技术研发现状分析

在信息化战争条件下,美国非常重视大数据在国家安全领域,特别是在军事领域的运用,并采用政府牵引、军民一体的研发模式,加大了对可视技术和云计算的发展力度。本文重点描述了美军大数据技术研发现状与面临的挑战,以及大数据在美军联合作战中的应用情况;最后,提出美军大数据研发对我军的几点启示。     

基于大数据的土地利用规划发展模式创新

通过文献阅读法,分析大数据技术在土地利用规划中的当前潜在运用,在此基础上提出基于大数据平台的土地利用、土地规划土地与管理的优化思路。当前土地规划(利用)和管理中存在多规冲突与管理划条块分割现象、规划体系不健全与基本规章制度落后、用地分类不合理与规划源数据不科学、土地利用规划研究趋于表面且规划方法单一等问题。引进大数据技术到新一轮的土地利用、规划与管理中,创新土地利用规划的理念和思维,提高土地利用优化配置分析和解决问题的能力,丰富规划的源数据、研究方法及手段。借助大数据技术发展建立起土地利用规划评价、空间用地布局优化、土地利用发展预测等评价运用体系,提高土地利用、规划与管理工作数字化及信息化的能力。     

基于大数据分析挖掘技术的电力设备局部放电诊断方法

当前电力设备状态参量规模逐渐增加,电力设备状态数据来自多个不同系统,较为复杂。传统诊断方法不能有效处理大规模数据,导致电力设备局部放电诊断结果不可靠。为此,提出一种新的基于大数据分析挖掘技术的电力设备局部放电诊断方法。给出谱图生成过程,对电力设备局部放电特征进行提取。对电力设备状态参量进行大数据分析挖掘,完成对电力设备各种状态参量的组合、特征合并处理。通过皮尔逊相关性理论计算相关系数。依据相关系数,利用优化迭代将电力设备样本分成若干类,获取对应聚类中心。将局部放电样本聚集在一起,依据局部放电特征实现诊断。实验结果表明,所提方法诊断可靠性与实用性强。     

人工智能大数据之于心理学

 以人格预测、主动自杀干预、青岛大虾事件的舆情分析为例,介绍了人工智能大数据在心理学领域中的应用。研究表明,在利用大数据进行相关心理指标分析时,要注重保护用户隐私,合理合规地使用大数据和人工智能技术。     

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.     

大数据时代企业情报研究的对策与思考

大数据及其技术是当今信息领域研究的热点。阐述了大数据的基本概念,分析了大数据背景下企业情报研究工作受到的影响和冲击,提出了大数据时代企业情报研究的应对策略。     

大数据与云计算

大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及,并且经常和云计算联系在一起,云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本专题报告包含以下四个方面内容：1.大数据的价值;2.大数据带来的挑战;3.大数据研究成果;4.云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解,以及对大数据的价值的认识,探讨大数据处理与挖掘技术,论述以下观点：没有互联网就没有云计算模式,没有云计算模式就没有大数据处理技术,也就没有大数据挖掘技术。     

应急医疗资源保障研究综述

应急医疗资源是应对突发公共卫生事件的物质基础和保障,能否根据需求及时、准确地提供应急医疗资源对于降低疫情造成的损失具有重要作用。首先,综述了应急医疗资源需求预测方法及紧迫度的评估指标体系;其次,对应急医疗资源储备的关键问题进行分析,综述了规模与轮换、政企合作、设施选址3个方面的研究现状;再次,从优化目标、时间窗等角度总结应急医疗资源调配模型,以及优化算法的研究现状;最后,对应急医疗资源保障发展趋势进行了总结和展望,指出通过大数据技术和平台提升应急医疗资源保障能力尤为重要,具体应关注3个方面:1）运用数字技术建设应急医疗资源大数据平台;2）通过大数据平台重构应急医疗资源保障系统;3）应急医疗资源保障系统重构的实现路径。