数据挖掘技术在中医药现代化研究中的应用

吴立旗1童文新2徐凤芹3

摘要：信息技术的发展促进越来越多的传统中医药数据建成数据库，这无疑将会大大加快中医药现代化研究的进程。然而，随着数据量的激增，以及中医药数据特有的不完整性、表达形式多样化、数据的规范性较差等特点，传统的一些数据统计方式已比较难以有效的得出可靠结论。在解决复杂性、非线性问题方面，数据挖掘技术因其可从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的随机数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识，所以将数据挖掘技术应用于中医药研究已经逐渐成为当前中医药科研领域的共识和一个新的热点。本文对当前数据挖掘在中医诊断、证候分析、方剂配伍以及中西医结合领域方面的一些应用进行了综述，认为寻找、开发出灵敏度、准确度均较高的适合中医药领域研究的数据挖掘算法至关重要，数据挖掘技术可望成为发展中医药现代化的重要工具。

传统的中医治疗是在辨证论治思维模式的指导下确立的理-法-方-药的治疗体系，是中医学的特色和精髓。然而，这种传统的中医辨证方法深受医师的经验、水平和学术流派等多方面因素的影响，致使中医的辨证论治主观性强、可重复性差，严重束缚了中医学的发展与推广。因此，如何将中医学从依赖于经验的不精确状态发展为定量的精确科学就成为中医现代化的一大挑战。

随着现代计算机技术的迅速发展，越来越多的中医药数据库被建立，数据量急剧增加，人们迫切希望能够采用新的技术对这些数据进行提炼，从中寻找有用的知识和规律，对中医的诊断、辨证、用药等方面进行规范化，从而促进中医药事业的发展与推广。面对中医药数据的不完整性、表达形式多样化、数据的规范性较差等特点，选择可以处理大量不完整的模糊数据的方法对中医药领域的数据进行分析显得至关重要。而数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊

1作者简介：吴立旗，女，北京中医药大学博士研究生在读

2作者简介：童文新，女，中国中医科学院西苑医院高干科副主任医师

3通讯作者：徐凤芹，女，中国中医科学院西苑医院，高干科主任医师，博士生导师

Email：xufengqin2000@y https://www.360docs.net/doc/2016727031.html,

的随机数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识。

近年来，数据挖掘技术已经逐渐得到中医药研究领域的关注，已有不少的研究采用数据挖掘技术得到了很多非常有意义的结果。本文通过对当前已经发表的文献进行检索，对数据挖掘技术在中医药研究的应用进行了综述，希望能够对促进数据挖掘技术在中医药研究更深入、更广泛的应用有所裨益。

目前数据挖掘技术在中医药研究的应用可大致分为以下几个方面；

1 在中医诊断、证候分析中的应用

近十年来，数据挖掘技术以其解决复杂性、非线性问题的良好能力被应用在中医诊断手段客观化、诊断规则提取和证候诊断模型的研究上，显示出良好的前景[1]。证候研究主要包括证候的基本特征、诊断标准与规范化等研究[2]。传统的统计方法基于正态分布假设,要求变量间相互独立并采用线型模型,中医证候复杂的非线性关系使得应用传统的统计方法无法深刻反映出中医的证候分布规律。数据挖掘可通过大量的临床数据模拟中医专家的诊断推理过程，发现证候和症状之间的关系[2]。

王学伟等[3]应用贝叶斯网络方法, 通过对474例血瘀证临床诊断数据进行血瘀证定量诊断与分析，结果发现血瘀证有7个关键症状, 通过定量计算其对血瘀证诊断的贡献度，建立了简单的贝叶斯分类器模型，此模型对血瘀证诊断的准确率达到了96.6%；该研究认为，从对血瘀证数据的分析结果来看，贝叶斯网络技术适合于解决中医定量诊断问题，应用贝叶斯网络等数据挖掘技术，有助于摸索出中医定量诊断的新方法，将有可能带来中医定量诊断研究的突破。徐蕾等[4]采用基于信息熵的决策树C4.5算法建立了慢性胃炎的中医辨证模型，筛选出对辨证分型有意义的26个因素并按其重要程度排序，建立了能区分各类证型并具有较高灵敏度和特异度的中医辨证模型；研究者认为决策树C4.5算法建立的模型效果较好，可用于慢性胃炎中医证型的鉴别诊断。李建生[5]、李亚[6]等人采用人工神经网络、模糊系统，获得有关疾病常见证候诊断标准的自适应模糊推理系统模型，结果经测试数据检验，诊断符合率较高，从而认为其模型适用于中医证候诊断标准的研究且方法合理。谢雁鸣等[7]采用决策树方法对原发性骨质疏松症的阴虚和阳虚两个证候因素进行探讨，结果显示训练集的判误率较低，同时采用聚类的方

法得出了原发性骨质疏松症的7个主要证候类型。孙继佳[8]等人采用粗糙集与支持向量机结合的数据挖掘方法对所收集的293例中医肝硬化患者进行辨证分型研究，结果采用粗糙集约简后其辨证的准确率为84.4%左右，此种数据挖掘方法在中医辨证方面有较高的可靠性。

2 在方剂配伍中的应用

所谓方剂配伍，可以简单理解成把两种以上的中药配在一起使用，能够发挥出中药的协同作用。蒋永光[9]认为数据挖掘适用于方剂配伍规律研究，因为方剂是集中医之理、法、方、药为一体的数据集合，具有以“方-药-证”为核心的多维结构，数据信息量巨大，而且中医辨证论治充满非线性思维，“方-药-证”间具有多层关联，数据挖掘能以线性和非线性方式解析数据，能进行高层次的知识整合，又善于处理模糊和非量化数据，因而具有解决这一问题的技术特征和条件。采用数据挖掘技术进行中药方剂配伍规律的研究，既能为中医新药的临床和实验研究提供目标和思路，减少盲目性，缩短研究周期；同时又能为大量古今验方研究探索出一条有价值的研究途径和方法[9]。

目前，在研究方剂配伍中的药对及药组间规律时，大多数学者[6, 10-13]均采用关联规则的数据挖掘方法对其进行研究，并得出了对临床有指导意义的结论，也证实了关联规则的挖掘方法在方剂配伍中应用的可行性。姚美村等[10]应用关联规则的方法，在单味药层次上进行消渴病复方组成药味之间的关联模式进行研究，结果发现不同专家在针对不同症状的治疗方法与对消渴病的认识和治疗原则基本一致，他认为数据挖掘技术能为核心处方的提取提供技术支持。陈波等[11]采用关联规则技术对李东垣脾胃方的配伍规律进行分析，总结出李东垣常用的药对及药组及其随症加减的用药规律，当然，如果想要生成一个可操作的数据挖掘系统，还需要足够的数据集支持进行测试、验证、训练，才能不断提高关联分析的准确率。张承江等人[12]收集了中医古籍文献中有名称的中医肾病治疗方剂,并建立相应的数据库，然后应用关联规则挖掘算法对该数据库进行复方配伍规律的研究，提出了一种肾病中医治疗信息的关联规则挖掘算法，实验结果证明该算法是实用而有效的。

3 在现代中西医结合领域中的应用

近年来，随着中医、西医、中西医结合在国内并存局面的出现，中医临床遣

方用药模式出现多元化，辨病论治与辨证论治相结合，微观辨证与宏观辨证相结合。如何分析病、证、方、药之间的关系，并从中分析其制方的思维模式，具有重要的意义[13]。龚燕冰等[14]以2501例2型糖尿病的临床数据运用贝叶斯网络法分析，发现空腹血糖异常患者以阴虚热盛多见，餐后2h血糖异常患者以阴虚多见，糖化血红蛋白异常患者以阴虚热盛多见，血脂异常者以气虚为主，血压异常者伴见血瘀。结果他们认为通过统计学方法得出的结论基本符合中医理论和临床实际，所得中医结论对临床有一定的指导意义。李靖[15]等人采用关联规则对IgA肾病患者辨证分型与临床症状、肾穿病理检查结果等临床资料进行相关探讨，结果发现不同证型，有不同的免疫复合物的沉积，显示IgA肾病中医证候与临床、病理间的相关性。

总结与讨论

随着数据挖掘算法的不断完善，数据挖掘技术在中医药领域的运用逐渐增多，也取得了一定的成果，尤其是关联规则在中药配伍中的应用日趋完善，挖掘出的药对及药物组合符合中医辨证规律，对临床用药有一定的指导意义。但因数据挖掘大多应用于商业领域，开发出的多数模型都是针对商业领域所遇到的问题，用来帮助管理者进行商业决策，所以目前应用在中医药领域的数据挖掘方法还较局限，大多集中在关联规则、聚类分析、决策树、神经网络等。因此，寻找、开发出灵敏度、准确度均较高的适合中医药领域研究的数据挖掘算法至关重要。随着数据挖掘中各种模型的广泛应用，数据挖掘技术可望成为发展中医药现代化的重要工具。

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中药现代化需要中医现代化(精)

中药现代化需要中医现代化浙江省医学科学院药物研究所张治国研究员 [摘要]中医学是我国传统文化的伟大宝藏，中医学必须现代化才能更好地为人们的保健作出贡献。自1995年起我国已启动了中药现化化，取得了巨大的成就，但也遇到了不少困难。中药现化代引发了中医现代化，中药现代化和中医现代化是相互联系、相互促进的。 [关键词]中药；中医；现代化； [Abstract]TCM is a great storehouse of Chinese traditional culture.TCM must modernize in order to make people more healthy.Our country have start modernization of chinese herb since 1995.We have gain great success,but face some difficulties also. The modernization of chinese herb require the modernization of TCM. The modernization of herb and the modernization of TCM are relating and accelerating one another. [KEY WORDS] chinese herb,TCM, modernization 一、中医药的现状中医药是我国医学科学的特色，也是中华民族优秀文化的重要组成部分，几千年来为中华民族的繁衍昌盛做出了不可磨灭的贡献，并且对世界的文明进步产生了积极影响。我国传统医药历经数千年而不衰，至今在医疗保健中发挥着不可替代的作用。随着社会的发展，人们生活节奏的加快，疾病谱已经发生了变化，人类的医学模式已由“生物医学”向“生物—心理—社会医学”转变，人类的医疗模式也已由单纯的疾病治疗转变为预防、保健、治疗、康

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。江西理工大学

数据挖掘及其应用

《数据挖掘论文》数据挖掘分类方法及其应用课程名称：数据挖掘概念与技术姓名学号：指导教师：

数据挖掘分类方法及其应用作者：来煜摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。。关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析引言数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥

有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据

中医药现代化研究”重点专项2019年度项目申报指南

附件9 “中医药现代化研究”重点专项 2019年度项目申报指南本专项的总体目标是：突出中医药的优势特色，继承与创新相结合，充分利用现代科技，加强中医原创理论创新及中医药的现代传承研究，加快中医四诊客观化、中医“治未病”、中药材生态种植、中药复方精准用药等关键技术突破，制定一批中医药防治重大疾病和疑难疾病的临床方案，开发一批中医药健康产品，提升中医药国际科技合作层次，加快中医药服务的现代提升和中医药大健康产业的发展。本专项以中医药防治重大疾病、中医“治未病”、中药开发及质量控制三大领域为重点，从基础、临床、产业三个环节进行全链条、一体化设计，将专项研究任务分解为中医药理论传承与创新、中医药防治重大疾病、中药资源保障、中医药大健康产业科技示范、中医药国际化、民族医药传承与创新等6大任务，2019年将在上述6大任务部署32个研究方向，实施周期从2019年—2021年。根据指南方向研究内容体量，建议支持经费总计5.3亿元。 1.中医药理论传承与创新 1.1名老中医和民间医药现代传承研究 —1—

1.1.1民间医药特色技术收集评估方法与推广应用机制研究研究内容：研究民间医药特色技术筛选、评价方法，建立传承机制与管理平台；以收集15种以上临床基础好、确有疗效的民间实用诊疗技术为载体，在对其名称、源流、操作规范、适应证、禁忌证进行系统研究的基础上，选择其中3~5种技术，对其临床安全性、有效性进行评价，并建立民间医药特色技术信息管理的平台，建立相关的收集、评估、筛选、知识产权保护与推广应用的机制。考核指标：完成15种以上民间医药特色诊疗技术收集与整理，按照名称、操作规范、适应证、禁忌证、临床应用情况等要素，形成研究报告，提供操作方法视频资料；完成其中至少3种特色诊疗技术、每种至少300例以上的临床评价，形成安全性、有效性研究报告，形成高质量的临床研究证据；编制《民间医药特色技术筛选方法与评价指南》；建立民间医药特色技术信息管理系统，形成可以有效运行的民间医药特色技术收集、评估、知识产权保护与推广应用的具体措施和机制。支持年限：2019年—2021年。拟支持项目数：1~2项。 1.2基本证候与重大疾病病因病机创新研究 1.2.1重大疾病中医异病同治的病因病机与诊治方案的创新研究研究内容：选择中医药治疗确有疗效的重大病证，以临床疗效为依据，以异病同治理念为指导，通过审证求因、审证求机、—2—

中药现代化研究成果精

中药现代化研究成果精 Prepared on 24 November 2020

摘要: 从神农尝百草到李时珍的《本草纲目》,中药研究和使用在我国已经有数千年的历史,是中华民族的一大财富。近年来,中药现代化研究成为国家支持的一个热点,也成为一大研究热点。这场研究热潮势必会为传统中药书写新的辉煌篇章。中医药是我国璀璨的文化瑰宝,有着五千多年的历史,是中华民族优秀的传统文化的重要组成部分,是中华民族的骄傲。近几十年来,中医药越来越受到国际社会的关注,国内对此也更加重视。而新技术的推广应用对加快中药的新药研发和中药现代化起着至关重要的作用。一、制药新技术的应用与中药现代化。实现中药现代化是我国药学工作者的重要任务,进行中药现代化研究,就要应用现代科学技术的研究成果,结合传统中药生产的特点,借助现代科学技术的手段和方法,遵守严格的规范标准,探索、认识、发展传统中药,研究出优质、高效、安全、稳定、质量可控、服用方便,并具有现代剂型的新一代中药,这是中药现代化发展的必然途径。以下几个方面论述了制药新技术的应用与中药现代化。 1、高通量药物筛选(HTS技术高通量药物筛选技术是20世纪80年代出现的新的药物筛选方式,是多种技术方法有机结合而形成的新的技术体系。高通量药物筛选技术作为药物研究的新技术和方法,不仅在药物筛选寻找活性化合物方面有着极大的优势,在研究药物作用机制方面亦能发挥作用 [1]。 2、提取新技术提取是中药制剂生产过程中最基本、最重要的环节之一,提取技术的优劣直接影响到药品质量和生产效率及经济效益。以下面是几种提取分离新技术: (1超临界流体萃取(SFE-CO2技术。超临界流体萃取技术是一种以超临界流体代替常规有机溶剂对中药有效成分进行萃取的新型技术 [2]。有研究表明,采用超临

中医药现代化研究-2019年度项目申报指南

附件3 “中医药现代化研究”重点专项 2019年度项目申报指南（征求意见稿）本专项的总体目标是：突出中医药的优势特色，继承与创新相结合，充分利用现代科技，加强中医原创理论创新及中医药的现代传承研究，加快中医四诊客观化、中医“治未病”、中药材生态种植、中药复方精准用药等关键技术突破，制定一批中医药防治重大疾病和疑难疾病的临床方案，开发一批中医药健康产品，提升中医药国际科技合作层次，加快中医药服务的现代提升和中医药大健康产业的发展。本专项以中医药防治重大疾病、中医“治未病”、中药开发及质量控制三大领域为重点，从基础、临床、产业三个环节进行全链条、一体化设计，将专项研究任务分解为中医药理论传承与创新、中医药防治重大疾病、中药资源保障、中医药大健康产业科技示范、中医药国际化、民族医药传承与创新等6大任务，2019年将在上述6大任务部署23个研究方向，实施周期从2019年-2021年。

1．中医药理论传承与创新 1.1 名老中医和民间医药现代传承研究 1.1.1 民间医药特色技术收集与研究研究内容：研究民间医药特色技术筛选与评价方法；在充分调研的基础上，收集15种以上临床基础好、确有疗效的民间实用诊疗技术，对其名称、源流、操作规范、适应证、禁忌证进行系统研究；选择其中3-5种技术，对其临床安全性、有效性进行评价，形成高质量的临床研究证据。考核指标：完成15种以上民间医药特色诊疗技术收集与整理，按照名称、操作规范、适应证、禁忌证、临床应用情况等要素，形成研究报告，提供操作方法视频资料；完成其中至少3种特色诊疗技术、每项至少300例以上的临床评价，形成安全性、有效性研究报告；编制《民间医药特色技术筛选方法与评价指南》。支持年限：2019年-2021年拟支持项目数：1-2项 1.2 基本证候与重大疾病病因病机创新研究

数据挖掘技术及应用综述

作者简介：韩少锋，男，１９８０年生，中北大学在读硕士研究生。研究方向：人工智能技术。引言 “人类正被信息淹没，却饥渴于知识．”这是１９８２年趋势大师ＪｏｈｎＮａｉｓｂｉｔｔ的首部著作《大趋势》（Ｍｅｇａ－ｔｒｅｎｄｓ）中提到的。随着数据库技术的迅速发展，如何从含有海量信息的数据库中提取更有价值、更直观的信息和知识？人们结合统计学﹑数据库﹑机器学习﹑神经网络﹑模式识别﹑模糊数学﹑粗糙集理论等技术，提出‘数据挖掘’这一新的数据处理技术来解决这一难题。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）就是从大量的﹑不完全的﹑有噪声的﹑模糊的﹑随机的数据中，提取隐含在其中的﹑人们事先不知道的﹑但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这些数据可以是：结构化的，半结构化的，分布在网络上的异构性数据。数据挖掘在许多领域得到了成功的应用，使数据库技术进入了一个更高级的发展阶段，很多专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一。１数据挖掘技术概述１．１数据挖掘的概念数据挖掘的概念有多种描述，最常见的有两种：（１）Ｇ．ＰｉａｔｅｔｓｋｙＳｈａｐｉｏｒ，Ｗ．Ｊ．Ｆｒａｗｌｅｙ数据挖掘定义为：从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先进而未知的、潜在有用信息的频繁过程。（２）数据挖掘的广义观点：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘的特点有：１）用户需要借助数据挖掘技术从大量的信息中找到感兴趣的信息；２）处理的数据量巨大；３）要求对数据的变化做出及时的响应；４）数据挖掘既要发现潜在的规则，也要管理和维护规则，规则的改变随着新数据的不断更新而更新；５）数据挖掘规则的发现基于统计规律，发现的规则不必适用于全部的数据。数据挖掘要面对的是巨大的信息来源；通过数据挖掘，有价值的知识、规则或高层次的信息就能从数据库的相关数据集合中抽取出来，并从不同角度显示，从而使大型数据库作为一个丰富可靠的资源为知识归纳服务。１．２数据挖掘的简史从数据库中知识发现（ＫＤＤ）一词首先出现在１９８９年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。目前为止，由美国人工智能协会主办的ＫＤＤ国际研讨会已经召开了８次，规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会，研究重点也从发现方法转向系统应用。１９９９年，亚太地区在北京召开的第三届ＰＡＫＤＤ会议收到１５８篇论文，研讨空前热烈。目前，数据挖掘技术在零售业的购物篮分析﹑金融风险预测﹑产品质量分析﹑通讯及医疗服务﹑基因工程研究等许多领域得到了成功的应用。１．３数据挖掘的对象数据挖掘的对象包含大量数据信息的各种类型数据库。如关系数据库，面向对象数据库等，文本数据数据源，多媒体数据库，空间数据库，时态数据库，以及Ｉｎｔｅｒｎｅｔ等类型数据或信息集均可作为数据挖掘的对象。１．４数据挖掘的工具许多软件公司和研究机构，根据商业的实际需要开发出许多数据挖掘工具。例如：有多种数据操控和转换特点的ＳＡＳＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＭｉｎｅｒ；采用决策树、神经网络和聚类技术综合的数据挖掘工具集－ＩＢＭＩｎｔｅｒｌｌｉｇｅｎｔＭｉｎｅｒ；可以提供多种统计分析、决策树和回归方法，在Ｔｅｒａｄａｔａ数据库管理系统上原地挖掘的ＴｅｒａｄａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅＭｉｎｅｒ；以及同时具有数据管理和数据概括能力，能够用于多种商业平台的ＳＰＳＳＣｌｅｍｅｎｔｉｎｅ。以上主流数据挖掘工具都能提供常用的挖掘过程和挖掘模数据挖掘技术及应用综述韩少锋陈立潮（中北大学计算机科学与技术系山西太原０３００５１）【摘要】介绍了数据挖掘技术的背景、概念、流程、数据挖掘算法，并阐述了数据挖掘技术的应用现状。【关键词】数据挖掘知识发现人工智能数据仓库【中图分类号】ＴＰ３１１．１３８【文献标识码】Ｂ【文章编号】１００３－７７３Ｘ（２００６）０２－００２３－０２第２期（总第８９期）机械管理开发２００６年４月Ｎｏ．２（ＳＵＭＮｏ．８９）ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴＡｐｒ．２００６２３??

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

《数据挖掘论文》数据挖掘分类方法及其应用课程名称：数据挖掘概念与技术姓名学号：指导教师：数据挖掘分类方法及其应用作者：来煜摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。。关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析引言数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我

们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平

数据挖掘技术在软件工程中的应用研究

数据挖掘技术在软件工程中的应用研究发表时间：2018-06-20T10:03:11.023Z 来源：《电力设备》2018年第5期作者：张佳鑫李爱萍 [导读] 摘要：社会发展的信息化水平在不断提高，越来越多的信息资源被相应的数据所替代，而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。（太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原 030024）摘要：社会发展的信息化水平在不断提高，越来越多的信息资源被相应的数据所替代，而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。数据挖掘技术作为一种新型的网络技术，在软件工程的大数据分析中占据核心地位，有利于提高数据的可靠性与安全性。本文主要分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略。关键词：数据挖掘；软件工程；策略；发展随着信息技术的不断发展，日常生活中人们所接触的信息量越来越多，如何在众多信息量中找到自己有用的信息，成为影响人们工作效率和工作质量的关键因素，而数据挖掘技术的应用则能很好的解决这个问题。所谓数据挖掘是指在大量、无序、模糊的数据中挖掘出其中有用的信息的过程，它能实现信息的分类、聚类并进行偏差分析。数据挖掘技术一般流程为数据预处理、数据挖掘、模式评估与知识表示等等，笔者结合实际经验，分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略，对数据挖掘技术的发展提出了几点思考。 1数据挖掘技术概述 1.1数据挖掘技术的定义数据挖掘技术，也成为数据库中的知识发现，发展于上个世纪末，是当前数据库领域内最新的应用研究技术。历经多年的发展，数据挖掘技术已成为当前数据库领域内最为关键的组成部分，但是还没有较为统一的定义。当前数据挖掘技术定义认可度最高的便是由W.J.Frawley等人所提出的，将数据挖掘技术理解为从数据中提炼出更为高效、更为新颖、更具潜在应用价值，并最终可理解模式的非平凡过程中。主要具有如下多方面内容：（1）数据源务必真实、数据量较大、并含噪音，不完全；（2）应用于获取终端用户兴趣较高的未知知识信息；（3）所获取的知识具备有效性、新颖性，且为潜在的；（4）更用于发现特定的问题，对知识量没有过多要求；综合而言，数据挖掘属于复杂度较高的交叉学科，包括人工智能、模式识别、统计学、数据可视化等等交叉性相对较大的新型学科，未来拥有良好的发展空间。 1.2数据挖掘技术一般流程一般而言，数据挖掘主要由数据预处理、数据挖掘以及模式评估和知识表示等三阶段组成。具体如下：（1）数据预处理。主要由原始信息获取、数据清洗、数据抽取及数据交换等构成。原始数据获取在于获取发现任务的处理对象，主要按照相应的需求而获取数据。数据清洗目的在于完善原始数据所缺失的数据。数据抽取指将特定的数据源中获取与分析任务相关的数据。数据转换在于规格化数据，以满足特定范围要求。（2）数据挖掘，第一步便是明确挖掘任务，包括数据分类、数据总结等等，紧接着便是确定挖掘算法，应结合数据实际特点以及具体系统特定需求来确定算法。（3）模式评估与知识表示。模式用于表示数据挖掘所形成的结果，用特定的兴趣度进行度量，用于识别表示知识的真正有趣模式。在此之中所使用的度量特定值通常由领域专家、用户标准等给出 2数据挖掘技术在软件工程中的应用情况 2.1执行记录对于执行记录挖掘来说，就是分析程序执行路径，找寻存在于程序中的代码关系，将数据挖掘及时应用到软件工程中就是跟踪相关执行路径，在逆向建模的作用下达到既定目标，其主要作用是维护与验证程序。在执行记录的过程中，主要是插装系统，然后用相关软件接口编程，同时记录相关变量等，最终将收集来的信息整合在一起，构建相应的系统模型。 2.2漏洞检测在软件工程中利用数据挖掘技术进行漏洞检测，主要是为了及时发现存在于软件开发中的问题，这样就可以尽快将漏洞弥补，对提高软件质量有很好的作用。通常情况下，利用数据挖掘及时检测软件漏洞看，就是先对软件进行系统测试看，同时根据用户需求制定出科学合理的应对措施。然后将各种漏洞数据收集整理在一起，逐一做好数据清理与转换。通过分析这些数据信息能够得知，为做好数据清理工作，就需要将多余数据清理出去，然后对丢失项目进行补充，这样再将数据属性以数值的形式体现出来。其次，要构建合适的数据模型，做好验证与训练。在这一过程中应重视与项目实际的联系，选择与之相匹配的挖掘方式，以便构成测试集，获得相应结果。此外，还要做好漏洞扫描与分类，将所有漏洞整理起来构成漏洞库，然后再次扫描，防止漏洞遗失，最后将通过挖掘得来的数据知识应用到软件测试中。 2.3开源软件对于开源软件来说，其挖掘环境带有明显的开放性与全面性特征，所以，在管理这样的软件时，就不能使用传统软件的开发方式。一般而言，较为成熟的开源软件，能够详细记录开发中所遇到的错误，同时也包括软件开发者的一些活动，以及软件在市场中的应用情况。对于参与软件开发的人员来说，他们是社会网络的主要创造者，然而，由于开源软件的开放特征较为明显，所以也就让这些参与人员随之发生变化。同时，由于开源软件还带有动态特征，所以就需要重视开源项目的进一步管理，也就是由专业人士管理软件系统，在这项工作中做的最好的莫过于英国牛津大学的Sima系统。 2.4版本信息控制在版本信息控制应用中，主要是确保项目参与者所使用的档案相同，这样也有利于全面更新。对于软件工程开发来说，通常会用版本控制系统管理与开发软件。同时利用版本信息控制，选择合适的变更历史信息的方法，以便获取不同模块，在这种情况下子系统也可以相互映衬，这对深度挖掘程序变化，做好漏洞检测具有重要作用。随着数据挖掘技术在软件工程中的应用，不仅可以有效减少系统维护资

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率一、引言：数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

中医药现代化研究重点专项2020年度定向项目申报指南

附件9 “中医药现代化研究”重点专项2020年度定向项目申报指南本专项的总体目标是：突出中医药的优势特色，继承与创新相结合，充分利用现代科技，加强中医原创理论创新及中医药的现代传承研究，加快中医四诊客观化、中医“治未病”、中药材生态种植、中药复方精准用药等关键技术突破，制定一批中医药防治重大疾病和疑难疾病的临床方案，开发一批中医药健康产品，提升中医药国际科技合作层次，加快中医药服务的现代提升和中医药大健康产业的发展。本专项以中医药防治重大疾病、中医“治未病”、中药开发及质量控制三大领域为重点，从基础、临床、产业三个环节进行全链条、一体化设计，将专项研究任务分解为中医药理论传承与创新、中医药防治重大疾病、中药资源保障、中医药大健康产业科技示范、中医药国际化、民族医药传承与创新等6大任务，2017年—2019年已围绕上述6大任务发布了三批指南。为认真贯彻落实《中共中央国务院关于促进中医药传承创新发展的意见》，加强中药材质量控制，结合专项整体实施部署情况，2020年拟在任务“中药资源保障”的“中药材生态种植及安全性保障”方向部署项目，实施周期2020年—2021年。根据指南方向研究内容体量， —1—

拟支持经费约0.5亿元。中药资源保障 1.中药材生态种植及安全性保障 1.1基于土壤特征的道地药材品质形成机制及产地溯源研究研究内容：以10种代表性常用道地药材为研究对象，围绕道地药材形成过程中土壤特征与道地药材独特品质因子的形成规律这一关键科学问题，通过对道地产区土壤特征的本底调查及稳定同位素指纹分析，结合多谱学技术获取的道地药材品质因子，集成建立多元标准化的道地药材品质因子及产区土壤特征大数据分析平台。通过机器学习与模式识别分析提取变量特征并建模，结合全局优化的方法构建土壤与道地药材品质因子的关系图谱，揭示基于土壤特征的中药道地性形成科学内涵。同时，基于同位素分馏原理、土壤特征—药材品质转化规律和地球大数据系统等信息关联分析，建设现代技术的道地药材溯源检测技术集成，构建道地药材产地真实性溯源平台。考核指标：挖掘道地药材品质形成的关键土壤特征，建立多维标准化的土壤特征可实际应用的大数据平台1个；构建示范性土壤特征与道地药材品质因子形成的关系图谱不少于10套；基于稳定同位素和元素指纹土壤特征与大数据关联分析建立道地药材产地溯源数据集不少于10种；构建道地药材产地真实性溯源平台1个，实际判别、验证准确率不低于80%。支持年限：2020年—2021年 —2—

海洋数据挖掘技术应用研究

第 27 卷第 6 期海洋通报V ol. 27，No.6 2008 年 12 月 MARINE SCIENCE BULLETIN Dec. 2008 海洋数据挖掘技术应用研究魏红宇1, 2，张峰2，李四海2 ( 1．中国海洋大学，山东青岛 266003；2．国家海洋信息中心，天津 300171 ) 摘要：在研究中外数据挖掘技术在海洋应用的现状和进展的基础上，结合海洋数据特点及应用需求，提出了海洋数据挖掘技术应用模式，并介绍了基于计算机技术、数据库技术、GIS 技术的海洋数据挖掘应用系统的主要功能和系统架构。最后通过对赤潮预测的数据挖掘应用分析，验证了系统应用的科学合理性。关键词：海洋；数据挖掘；系统应用；赤潮中图分类号：P717；TP311 文献标识码：A 文章编号：1001-6932(2008)06-0082-0006 数据挖掘( Data Mining ) 技术的概念，产生于 20 世纪 90 年代初，它是指从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程[1]。通俗地讲，数据挖掘就是利用各种分析工具在海量数据中寻找和发现模型和数据间关系的过程，可以利用这些模型和关系对数据的潜在规律做出预测。在实际应用中，数据挖掘概念有两个方面的意思。一方面它有数据提取的含义，即从各种类型的原始数据中精确定位符合各种查询条件的数据集；另一方面，它有数据处理的含义，即利用各种相关的模型和算法，对提取到的数据集进行各种分析处理，从而得到想要的信息和规律。目前，常用的数据挖掘算法主要有聚类分析、回归分析、主成分分析、插值分析、关联分析、神经网络等。经过多年的海洋调查和资料收集，我国已拥用了大量珍贵的海洋科学数据和相关信息，这些数据包括海洋水文、海洋表面气象、海洋生物、海洋化学、海洋环境质量、海洋地质、海洋地球物理、海洋基础地理、海洋航空与卫星遥感、海洋经济、海洋资源等各个海洋学科领域，数据总量多达千亿字节 [2]。如何有效地利用专家知识及各类统计分析算法、模型，对各学科类型的海洋数据资源进行数据挖掘，从中发现有用信息，分析海洋现象并预测海洋规律，为海洋科学研究和综合管理提供信息决策支持一直是广大海洋科技工作者的重要研究方向。经过多年的不断努力，国内外关于数据挖掘技术在海洋领域的应用研究已经取得了许多实质性进展。如 Wooley B 等人将海洋数据作为数据源开展了分类规则挖掘的研究[3]；Ding Q 针对遥感图像的关联规则挖掘进行了深入研究[4]；冯剑丰研究了国内外的主要赤潮预测方法：单因子指数法、综合指数法、建立赤潮生态仿真模型、运用人工智能技术进行预测等[5]；杨建强探讨了应用人工神经网络原理进行赤潮预报的方法，指出人工神经网络方法在模拟和预测方面优于传统的统计回归模型，具有较强的模拟预测能力及实用性[6]等。由此可见，对于海洋领域的数据挖掘技术研究已经由单纯理论研究进入到应用研究的阶段，并已取得了一些实质性的研究成果。但是，由于海洋数据特征的复杂性及海洋专题应用研究的复杂情况，海洋数据挖掘技术离大规模地业务化应用推广还有一定距离。 1 海洋数据挖掘技术应用需求对于海洋领域的数据挖掘技术的应用研究较其它领域更为复杂，数据挖掘的成熟应用与业务化推广还存在许多困难，这与海洋数据自身特点的复杂性有关，概括来看，海洋数据大致有以下一些特点： a ) 数据类型复杂多样。海洋数据包括海洋基础环境数据、海洋遥感数据、海洋经济统计数据等几个大类数据。而每个大类数据下又有很多子类。比如：海洋环境数据又分为海洋水文、海洋气象、海洋物理、海洋化学、海洋生物、海洋地质、海洋地形与海洋地球物理等子类，每个子类又可进一步划分。可见，海收稿日期：2008-05-28 基金项目：国家海洋局 908 专项( 908-03-01-13 )

中医药现代化研究

附件10 “中医药现代化研究”重点专项 2018年度项目申报指南本专项的总体目标是：突出中医药的优势特色，继承与创新相结合，充分利用现代科技，加强中医原创理论创新及中医药的现代传承研究，加快中医四诊客观化、中医“治未病”、中药材生态种植、中药复方精准用药等关键技术突破，制定一批中医药防治重大疾病和疑难疾病的临床方案，开发一批中医药健康产品，提升中医药国际科技合作层次，加快中医药服务的现代提升和中医药大健康产业的发展。本专项以中医药防治重大疾病、中医“治未病”、中药开发及质量控制三大领域为重点，从基础、临床、产业三个环节进行全链条、一体化设计，将专项研究任务分解为中医药理论传承与创新、中医药防治重大疾病、中药资源保障、中医药大健康产业科技示范、中医药国际化、少数民族医药传承与创新等6大任务，2018年将在上述6大任务部署25个研究方向，经费总概算约为5.6亿元。 1. 中医药理论传承与创新 1.1名老中医和民间医药现代传承研究 1.1.1名老中医特色方法技术和重大疾病防治经验研究 —1—

研究内容：对100名以上名老中医（国医大师、国家评选公布的全国名中医、国家中医药管理局1～5批全国师承指导导师）临床诊疗案例进行系统的收集，在统一规范术语、统一数据采集方法基础上，充分利用临床科研设计、衡量、评价（DME）、循证医学以及数据挖掘、人工智能等方法与技术，对每位名老中医的学术观点、辨证施治方法、诊疗技术、用药特点、核心方药以及临床疗效等进行系统研究；并针对现代难治病对不同名老中医诊疗经验、治疗方法、方药等进行系统的比较分析研究。考核指标：完成不少于100位名老中医学术观点、辨证施治方法、诊疗技术、用药特点、传承要点、疗效评价的系统研究，提交每位名老中医诊疗经验传承研究报告；系统采集每位名老中医不少于500份的完整诊疗病例。每份病历包括最少3个诊次以上诊疗记录以及疗效评估与离院随访的记录；每位名老中医形成系统研究报告一份，并提炼不少于一种名老中医独特辨证方法、特色有效方药或特色诊疗技术，录制成可推广应用的视频资料；建立网络化的开放式的现代传承服务平台，并在覆盖东中西部地区不少于1000家基层医疗机构和不少于1000名中医医务人员进行推广使用；完成10种以上疾病不同名老中医治疗方法的比较分析研究。支持年限：2018—2021年拟支持项目数：1~2项有关说明：申报单位应有较好的前期工作基础，组织和实施—2—

数据挖掘技术的研究现状及发展方向_陈娜

数据挖掘技术的研究现状及发展方向陈娜1.2 （1.北京交通大学计算机学院，北京100044；2.石家庄铁路运输学校，河北石家庄050021）第 !" 电脑与信息技术卷（ ! ）可视化技术［ " ］通过直观的图形方式将信息数据、关联关系以及发展趋势呈现给决策者，使用最多的方法是直方图、数据立方体、散点图。其中数据立方体可以通过 #$%& 操作将更多用户关心的信息反映给用户。（ ’ ）遗传算法［ ( ］是一种模拟生物进化过程的算法，最早由 )*++,-. 于 /0 世纪 (0 年代提出。它是基于群体的、具有随机和定向搜索特征的迭代过程，包括 ! 种典型的算子：遗传、交叉、变异和自然选择。遗传算法作用于一个由问题的多个潜

在解（个体）组成的群体上，并且群体中的每个个体都由一个编码表示，同时个体均需依据问题的目标函数而被赋予一个适应值。另外，为了应用遗传算法，还需要把数据挖掘任务表达为一种搜索的问题，以便发挥遗传算法的优势搜索能力。同时可以用遗传算法中的交叉、变异完成数据挖掘中用于异常数据的处理。（ "）统计学方法［ 1 ］在数据库字段项之间存在着两种关系：函数关系（能用函数公式表示的确定性关系）和相关关系（不能用函数公式表示，但仍是相关确定关系）。对它们的分析采用如下方法：回归分析、相关分析、主成分分析。主要用于数据挖据的聚类方法中。（ (）模糊集（23445 678）方法利用模糊集理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊性是客观存在的。系统的复杂性越高，精确化能力就越低，即模糊性就越强，这是 9,.7: 总结出的互克性原理。 / 数据挖掘的算法（ ;）关联规则中的算法 %<=>*=>算法是一种最具有影响力的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，该算法是一种称为主层搜索的迭代方法，它分为两个步骤： ,?通过多趟扫描数据库求解出频繁;@项集的集合 $ ; ； A?不断的寻找到/@项集$ / … -@项集$ - ，最后利用频繁项集生成规则。随后的许多算法都沿用

中药现代化研究成果精.docx

摘要 : 从神农尝百草到李时珍的《本草纲目》 , 中药研究和使用在我国已经有数千年的历史 , 是中华民族的一大财富。近年来 , 中药现代化研究成为国家支持的一个热点 , 也成为一大研究热点。这场研究热潮势必会为传统中药书写新的辉煌篇章。中医药是我国璀璨的文化瑰宝 , 有着五千多年的历史 , 是中华民族优秀的传统文化的重要组成部分 , 是中华民族的骄傲。近几十年来, 中医药越来越受到国际社会的关注 , 国内对此也更加重视。而新技术的推广应用对加快中药的新药研发和中药现代化起着至关重要的作用。一、制药新技术的应用与中药现代化。实现中药现代化是我国药学工作者的重要任务 , 进行中药现代化研究 , 就要应用现代科学技术的研究成果 , 结合传统中药生产的特点 , 借助现代科学技术的手段和方法 , 遵守严格的规范标准 , 探索、认识、发展传统中药 , 研究出优质、高效、安全、稳定、质量可控、服用方便 , 并具有现代剂型的新一代中药 , 这是中药现代化发展的必然途径。以下几个方面论述了制药新技术的应用与中药现代化。 1、高通量药物筛选 (HTS 技术高通量药物筛选技术是20 世纪 80 年代出现的新的药物筛选方式, 是多种技术方法有机结合而形成的新的技术体系。高通量药物筛选技术作为药物研究的新技术和方法 , 不仅在药物筛选寻找活性化合物方面有着极大的优势 , 在研究药物作用机制方面亦能发挥作用 [1] 。 2、提取新技术提取是中药制剂生产过程中最基本、最重要的环节之一, 提取技术的优劣直接影响到药品质量和生产效率及经济效益。以下面是几种提取分离新技术:

(1 超临界流体萃取 (SFE-CO2技术。超临界流体萃取技术是一种以超临界流体代替常规有机溶剂对中药有效成分进行萃取的新型技术 [2] 。有研究表明 , 采用超临界流体萃取技术提取的有效成分与传统煎煮提取得到的有效成分相比 , 往往具有更强的药理活性 [3] 。 (2 超声波浸取技术。超声浸取技术是利用超声波辐射压强产生的骚动效应、空化效应和热效应引起机械搅拌、加速扩散溶解的一种新型提取方法[4]。 (3 微波浸取技术。微波浸取技术[5] 是利用微波能来提高浸取率的新技术, 微波一可使极性分子超高速旋转 , 平均动能迅速增加 , 使其温度迅速升高 ; 二是通过离子传导 , 离子化的物质在超高频电磁场中以超高速运动 , 做转向及定向排列 , 产生撕裂和相互摩擦引发热效应。 3、分离纯化新技术分离纯化的目的是将无效和有害组分除去, 尽量保留有效成份或有效部位, 为不同类别中药制剂提供合格的原料或半成品[6] 。 (1 大孔吸附树脂。大孔吸附树脂是一种具有大孔结构的有机高分子共聚体, 是一类人工合成的有机高聚物吸附剂。该技术在皂苷、黄酮、生物碱及其他类化合物的分离中已经得到了广泛的应用 [7] 。一般情况 , 中药复方提取液经该技术处理后 , 得到的固形物一般仅为原生药的2%-5%,而且吸湿性极强的糖、氨基酸、多肽等水溶性杂质被除去 , 便于后续工序的操作 , 有效部位或成分含量纯度可提高 10-14 倍, 而传统的水煮法约为 30%,醇沉法约为 15%;临床用药剂量可明显降低 [8] 。 (2 膜分离技术。膜分离技术[9]主要利用膜的选择性分离实现料液的不同组分的分离、纯化和浓缩。 4、制剂新技术