基于内科经验方方剂中药的数据挖掘方法研究

摘要

中国传统医学拥有悠久的历史，是我国优秀文化的瑰宝和科学发展的结晶。方剂学在中医药理论中占有重要的地位，方剂是中医药理论中理、法、方、药的一个重要组成部分，是中医治疗中必要的手段，中药配伍能使中药相互依赖、增强疗效、相互制约、减轻毒副作用，其配伍规律具有深刻的科学含义。中药根据其药性、药味、归经、功效，探索配伍规律，达到药效的合理组合是方剂学研究的重要问题。
　　 近年来，随着中医药信息化进程的加速，大批中医药专业数据库相继建成，为方剂的现代化研究提供了基础。本文研究的中医药数据主要来自中医经验方数据库。本文利用数据挖掘技术对中医药经验方数据进行挖据，分析中医经验方药物配伍、临床症状关联、中药分类规律，为方剂药物应用研究提供帮助。
　　 本文具体工作主要包括以下几点:
　　 1、理论研究。研究了数据挖掘的相关理论知识，查阅了中医药领域中数据挖掘技术近年来的研究成果，介绍了数据挖掘的基本任务、过程和常用技术，着重研究了聚类分析和关联规则算法。
　　 2、原始数据的采集及整理。分析中医数据的特点，建立了标准词表对中医药数据进行了切分、提取与规范。
　　 3、研究聚类分析，使用k-均值算法和最大期望算法，对中药性味及功效做聚类，分析中药分类规律。
　　 4、研究关联规则，使用经典的关联规则算法对经验方中药、症状间的关系进行挖掘，并在此基础上探讨了双支持度关联规则和正相关性关联规则。
　　 5、构建经验方挖掘系统，能够方便管理中医药数据，实现基于方剂、中药的数据挖掘。
　　 通过研究，得到的中药分类、中药配伍、症状关联等结果与已有中医药理论吻合率较高，研究方法具有一定的可行性，可为学习、研究中医药知识的人员提供相关的信息参考。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

第一节 选题背景和意义

第二节 数据挖掘技术在中医药现代化发展中的应用

第三节 中医药科学研究发展趋势

第四节 中医方数据挖掘研究的必要性

第五节 论文内容及组织结构

第二章 数据挖掘理论概述

第一节 概念

第二节 数据挖掘的主要过程

第三节 数据挖掘的任务

第四节 数据挖掘的常用技术

第三章 数据采集及处理

第一节 数据采集

3．1．1 方剂数据

3．1．2 中药数据

第二节 数据预处理

3．2．1 中药数据预处理

3．2．2 症状数据预处理

3．2．3 功效数据预处理

3．2．4 不完整数据预处理

第三节 数据转换

第四章 聚类分析在中医经验方数据库中的应用

第一节 聚类分析概述

第二节 聚类分析中的数据类型

第三节 聚类算法简介

4．3．1 划分法

4．3．2 层次法

第四节 聚类分析在中医经验方数据库中的应用

4．4．1 k-均值算法

4．4．2 最大期望算法(EM算法)

第五节 聚类挖掘结果分析

4．5．1 按功效聚类

4．5．2 按性味聚类

第五章 关联规则在中医经验方数据库中的应用

第一节 关联规则概述

5．1．1 关联规则的基本概念

5．1．2 关联规则分类

5．1．3 关联规则存在的问题

第二节 关联规则算法

5．2．1 Apriori算法

5．2．2 双支持度关联规则

5．2．3 正相关关联规则

第三节 关联规则算法的应用

5．3．1 关联规则

5．3．2 双支持度关联规则

5．3．3 正相关关联规则

5．3．4 药对配伍规律探讨

第六章 中医经验方数据挖掘系统

第一节 系统概况

第二节 建立经验方数据库

第三节 系统功能简介

6．3．1 数据库查询功能

6．3．2 数据挖掘功能

第四节 系统的用途

第七章 总结与研究方向

第一节 总结

第二节 研究方向

参考文献

致谢

个人简历 在学期间发表的学术论文与研究成果