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《西南交通大学》 2003年
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数据挖掘方法研究及其在中药复方配伍分析中的应用

李力  
【摘要】:中国医学(Traditional Chinese Medicine,TCM)源远流长,对中华民族的繁荣昌盛作了重要贡献。中药(Traditional Chinese Prescription,TCP)是祖国医学的重要组成部份,仅历史文献就记录有十余万首方剂。利用现代信息技术,特别是数据挖掘技术,对中药方剂配伍进行发掘是中医药现代化的重要方法。数据挖掘技术是解决机器学习、模式识别、数据库技术等各种领域中的大型实际应用问题而提出的科学方法的集合,主要是为了从大型数据库中高效地发现隐含在其中的知识或规律,并为人类专家的决策提供支持。 本论文围绕国家项目,着重研究了中药方剂数据挖掘的方法,并用这些方法对中药方剂配伍进行了初分析,主要包含以下工作: 频繁项集挖掘是数据挖掘中一个重要领域。一些频繁项集挖掘方法是基于Apriori方法,采取产生候选集-测试策略且需不断扫描数据库,时间消耗较大。FP-growth是一种不产生候选集的重要的频繁项集挖掘方法。本文在FP-growth基础上提出一个速度更快,更易实现的改进算法FP-growth。新算法采用修改过的FP-tree和头表结构,只产生FP-tree一次,并只在每次递归时产生头表结构。新算法能获得与原算法相同的频繁项集挖掘结果,但仿真实验表明,FP-growth在速度上比FP-growth至少快一倍。 提出基于图的关联规则挖掘算法GRG(Graph based method for association Rules Generation)。频繁闭项集是频繁项集的子集,但包含与频繁项集相同的信息。GRG算法构造关联图代表频繁项之间的频繁关系,并递归地从关联图中产生频繁闭项集。GRG构造频繁项集的格关系图并在它的关系上生成关联规则。GRG算法只扫描数据库两次,不产生候选集,并在速度和伸缩性上有良好性能。 提出基于FP-growth的并行频繁项集挖掘算法PFP-growth(Parallel FP-growth)。PFP-growth算法将挖掘任务均匀地分布在并行处理机上,在挖掘过程中采用一定划分策略以获得处理机间的任务平衡,并采用适当的数据结构减少并行处理机间数据通信量。在国家高性能计算机上的仿真实验证明本算法是一种有效的并行算法。 提出基于SQL粗糙集基本计算方法,包括求等价类,求正域等。重要性评价是药物筛选的一个重要方法。提出粗糙集的重要性评价相对、绝对重要性概念,给出并证明了绝对重要性条件。讨论了基于粗造集和基于频数统计的重要性评价差别。利用基于粗糙集的重要性评价方法对慢性乙肝中药药物类别进行了分析。 第11页西南交通大学博士研究生学位论文 介绍了粗糙集数据约简概念,包括相对约简和绝对约简,并将它们统一为 差别列表上的集合操作,其中差别列表是从差别矩阵引伸而来的。在此基础上 提出基于蚁群系统的启发式数据约简算法。 最后论文介绍了中药方剂研究工作,包括对中药方剂历史和方法特点,中 药方剂数据预处理,中药方剂数据库的建立,以及中药方剂分析系统设计。
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP311.13

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 龙伟;刘培勋;高静;;现代信息技术在中药复方研究中的应用[J];中国中药杂志;2007年13期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 胡建军;中药药理知识发现系统中关键技术的研究[D];四川大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 王冬磊;数据挖掘技术在化工工艺优化中的应用研究[D];四川大学;2006年
2 卓小军;面向中小型企业的产品数据管理系统研制[D];西南交通大学;2006年
3 李园白;中医妇科常见病医案数据挖掘方法研究[D];中国中医科学院;2006年
4 龚舒;桥吊动态机械性能参数的统计特征分析及关联规则挖掘[D];上海海事大学;2005年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 佘春东;数据挖掘算法分析及其并行模式研究[D];电子科技大学;2004年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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2 杜剑峰;分布式环境下约束性关联规则的挖掘算法研究与实现[D];中南大学;2005年
3 张永华;基于蚁群算法的给水管网改扩建研究[D];浙江大学;2006年
4 成国亚;基于蚁群算法的配电网无功电源规划[D];河海大学;2006年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘娟,蒋永光,胡波,雍小嘉;白术类方的药证关联分析[J];成都中医药大学学报;2004年04期
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中国博士学位论文全文数据库 前8条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 郭维;桥吊电机机械性能参数的统计特征与状态聚类分析[D];上海海事大学;2006年
2 邓传月;岸桥小车轨道振动特征分析及状态分类研究[D];上海海事大学;2007年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王志龙;李向新;;变精度Rough Sets模型在数据挖掘中的应用[J];兰州工业高等专科学校学报;2011年01期
2 苗夺谦,王珏;粗糙集理论中概念与运算的信息表示[J];软件学报;1999年02期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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10 朱江华;潘丰;;基于蚁群算法的粗糙集知识约简[A];2005年全国自动化新技术学术交流会论文集[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李力;数据挖掘方法研究及其在中药复方配伍分析中的应用[D];西南交通大学;2003年
2 屠莉;流数据的频繁项挖掘及聚类的关键技术研究[D];南京航空航天大学;2009年
3 毛伊敏;数据流频繁模式挖掘关键算法及其应用研究[D];中南大学;2011年
4 温磊;基于有向项集图的关联规则挖掘算法研究与应用[D];天津大学;2004年
5 吴学雁;金融时间序列模式挖掘方法的研究[D];华南理工大学;2010年
6 刘业政;基于粗糙集数据分析的智能决策支持系统研究[D];合肥工业大学;2002年
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9 魏大宽;不完备模糊决策信息系统粗糙集模型与知识约简研究[D];南京理工大学;2007年
10 裴小兵;粗糙集的知识约简研究[D];华中科技大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 袁锋;基于数据挖掘的中医医案分析系统的设计与实现[D];山东师范大学;2006年
2 陈力捷;数据流频繁项挖掘系统的研究和实现[D];浙江大学;2007年
3 刘卫;基于剪枝概念格模型的频繁项集表示及挖掘研究[D];合肥工业大学;2007年
4 朱冀;以概念分层为背景知识的关联规则挖掘算法的分析[D];电子科技大学;2004年
5 陆声链;孤立点挖掘及其内涵知识发现的研究与应用[D];广西师范大学;2005年
6 龚舒;桥吊动态机械性能参数的统计特征分析及关联规则挖掘[D];上海海事大学;2005年
7 李国雁;基于矩阵的人力资源多值关联规则的挖掘[D];河南大学;2008年
8 王灿;含负项目的关联规则挖掘算法研究[D];重庆大学;2008年
9 窦茂生;数据挖掘中关联规则的研究与应用[D];长春理工大学;2009年
10 张小彬;数据流中频繁项集挖掘算法及其应用研究[D];五邑大学;2009年
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