基于关联规则的广义药对最适合病证的挖掘方法

为了发现以中医病证为对象的方药配伍规律,提出了一种基于古代方剂文献、利用关联规则的知识发现方法.首先借助《普济方》数据库管理系统,遍历数据库中每个单一病证的强关联药对,然后再根据强关联药对出现病证的个数,来获得广义药对;在此基础上,以置信度和支持度作为判断指标,找到广义药对的最佳适应病证.最后通过中医理论补充说明了该方法的有效性.改变了过去许多研究中出现的最小支持度普遍偏小的缺点,从而在一定程度上提高了方法的实用性.     

基于关联规则的Web使用挖掘系统

通过分析Web日志记录来发现用户访问行为等,进而识别电子商务中的潜在客户,提高网络信息服务的质量,优化站点结构以及得到对于个性化系统有用的信息.提出一个Web使用挖掘系统的设计方案,包括系统的体系结构、功能结构及每个功能点的详细设计.为Web使用系统开发人员提供有价值的参考信息.     

关联规则在方剂配伍规律中的挖掘研究

方剂以中医药理论为指导,"配伍"是将诸药按照一定规则进行组合,是方剂研究的核心问题。使用关联规则挖掘技术分析方剂配伍的模式和规则,深化对方剂配伍本质规律的认识,将传统的Apriori算法与改进的算法进行实验分析。结果表明,改进的算法能为合理的配伍与精简复方提供理论支持。     

一种基于关联规则的缺省规则挖掘算法

传统的基于Rough集的缺省规则挖掘算法须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类，挖掘效率低．为此，本文引入相容关联规则和决策关联规则的概念，提出基于关联规则的缺省规则挖掘算法——DRMBAR，该算法借助FP-tree存储结构挖掘出决策关联规则，并用相容关联规则性质对决策关联规则进行有效修剪后生成相应的缺省规则,DRMBAR可有效地过滤噪声、提高缺省规则挖掘效率，且克服了传统算法依赖于主存的限制，为缺省规则的挖掘提供了一种新的框架。实验结果表明该算法是有效且可行的。     

基于关联规则的分类

提出一种基于关联规则的分类算法 .这个算法既可以快速分类 ,又可以不受数据集规模的限制     

基于改进遗传算法的关联规则挖掘

在关联规则的挖掘过程中引入遗传算法,并且结合一个实例,给出了详细的利用遗传算法挖掘关联规则的实现方法。遗传算法的引入很好的避免了规则集中的"假规则"问题。同时,在算法的具体实现过程中,采用了截断赌轮、动态变异概率等方法,有效避免了遗传算法中早熟现象的发生。     

一个基于约束的关联规则挖掘算法

给出了一个基于约束的关联规则挖掘算法，首先依赖加权支持度产生频繁项目集，然后利用兴趣度产生关联规则，并对过滤掉的频繁项目集进一步分析发现包含负项集的关联规则。     

基于关联规则分析治疗2型糖尿病临床用药规律

通过对医院临床糖尿病电子处方原始资料进行处理后,得出病人的症状与使用相关药物的信息,进行数据 挖掘分析,从不同年龄、性别、证型方面得出某症状与药物使用之间存在的规则以及隐藏在所使用药物与药物之间 的深层规律,可以帮助医生在大量临床数据分析中归纳出辅助诊疗决策,为临床用药和基础研究提供思路.     

基于遗传算法的关联规则挖掘

根据关联规则挖掘的要求,结合遗传算法的特点,提出了一种基于遗传算法的关联规则挖掘算法,在基本遗传操作选择、交叉、变异的基础上,引入了挑选操作,取消了交叉、变异概率,给出了详细的算法设计及描述,并通过实例证明了算法的性能。     

基于相关系数的正、负关联规则挖掘算法

负关联规则描述的是项目之间的互斥关系，它与传统的正关联规则有着同样重要的作用。然而，大多规则挖掘算法只能挖掘正规则而忽略了负规则的挖掘。本文利用统计学中相关系数的理论，提出一个能同时挖掘正、负关联规则的算法，实验表明该算法是有效的。     

周期律中的“反常”规律

介绍了原子模型的松规律基本概念，并用松紧规律解决了周期规律中的一些“反常”现象。     

基于网络药理学探讨连花清瘟胶囊防治新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的作用机制

目的 基于网络药理学方法研究连花清瘟胶囊活性成分防治新型冠状病毒肺炎的作用机制.方法 通过文献挖掘确定连花清瘟胶囊活性成分,依托TCMSP、Swiss Target Prediction数据库检索活性成分靶点,利用Cytoscape3.6.1软件绘制连花清瘟胶囊活性成分-靶点网络;运用GeneCards数据库查询新型冠...     

基于并行遗传算法的关联规则挖掘

根据关联规则挖掘的要求与特点,结合并行遗传算法的思想,通过定义适应度函数,讨论了并行遗传算法在数据挖掘中的应用．结合一个实例,提出了基于并行遗传算法的关联规则的提取算法．     

基于难度系数的加权关联规则在试卷评估中的应用

针对传统的关联规则在试卷评估中应用出现的问题：由于试题的难易程度不同,被答对的概率也不一样,即数据集中数据项发生的概率不一样,数据项具有倾斜支持度分布的特征,选择合适的支持度阈值挖掘这样的数据集相当棘手。文章提出了基于试题难度系数加权的关联规则挖掘算法,从而解决因试题难度不同而导致数据项出现的概率不均的问题,发现更多有趣的关联规则,并且理论上证明了基于难度系数的加权关联规则算法保持频繁项集向下封闭的重要特性。     

齐次马氏随机过程在突变质体遗传规律研究中的应用

以Ｍａｒｋｏｖ链为工具研究了突变质体分裂后随细胞分裂而传递的规律，并对含突变质体细胞的纯合概率及其在生物学、育种学上的意义进行了探讨．     

基于似然深度的指数分布的参数估计

针对传统估计方法如极大似然估计对于服从指数分布且有污染的截尾数据的参数估计并不是很理想的问题,提出使用一种新的估计方法对其进行参数估计,即似然深度估计,并通过两组实验进行对比,结果显示利用似然深度估计方法得到的参数偏差和均方差较小,表明似然深度估计是一种估计服从指数分布且有污染的截尾数据参数的有效方法。     

基于遗传算法的产生式规则学习机制研究

本文研究了遗传处在应搜索策略在专家系统的误获问题上的适用性。     

环保型深水水基钻井液体系的研究

在深水作业时,低温高压的地质条件和狭窄的安全密度窗口给钻井工程带来了不小的困难。对于钻井液技术而言,更是面临着崭新的挑战,如低温高压下钻井液流变性增稠有可能导致增加井底压力控制的难度,钻遇地层气时容易形成水合物堵塞环空通道;特殊的地层压实条件要求钻井液体系具有更高的水化抑制能力以及大尺寸井眼和隔水管处的携砂问题等等。同时,海洋深水钻井对钻井液体系环境保护能力的要求更加严格。因此,在主要添加剂研究的基础上构建了一套环保型深水水基钻井液体系,通过性能评价,达到一定水深钻井作业的能力要求。     

基于COMSOL的并行计算及应用

目前,COMSOL软件主要在Windows系统下进行串行计算,因而无法对复杂的问题进行有效的处理。本文基于Linux系统的高性能计算集群构建了COMSOL的并行计算平台,通过数值算例研究了并行计算中处理器个数对COMSOL加速性能的影响,通过分析给出了充分发挥现有硬件性能的一些建议。     

基于C／S的分布式应用中软构件层次模型研究

从软件复用的角度分析和讨论了应用系统在C／S分布环境下的分层结构，并结合实例给出了不同层次中主要软构件类及其集成框架，本模型有利于更好地开发和维护分布式应用系统。