中医药数据预处理方法的设计与实现

中药作为一种天然药物，它由我国传统使用的植物、动物和矿物药及其成药组成，由于中药文化的地区差异使得中药中的不确定性较高，因此将关联规则发现算法应用于原始中药专利数据库发现规则，存在一定的难度。阐述了一套规范原始中医药数据的处理方法，改进了数据质量，使得数据挖掘技术可以在预处理后的中药方剂数据库中成功地发现中药单方之间的配伍规律，为研制中药新药提供决策信息。     

中药特性信息数据挖掘系统中的预处理设计

中药数据的不规范,使预处理成为数据挖掘系统中的一个重要过程。该文开发中药特性信息数据挖掘系统,介绍系统结构与挖掘流程,分析中药数据的特征,对数据进行预处理,包括过滤噪声数据、中医药术语规范化、缺损数据处理、剂量单位规范化、作用度规一化、功效量化等。     

高效中药关联规则发现算法研究及应用

将关联规则发现算法引入到中药配方数据库的数据挖掘中,以求发现方剂中单方之间的关联规则及中药中的药对药组,可以为中药中新药的研制提供重要依据。由于常用的关联规则发现算法：Apriori算法存在多次扫描数据库的缺陷,提出了一种基于矩阵的关联规则发现算法：Apriori_Matrix算法,该算法优化了Apriori算法中集合连接过程多次比较所花费的时间,可极大地提高关联规则挖掘的效率。针对中药数据库中单方的种类有限、配伍规则各不相同、同一种病症对应多种方剂的情况,改进算法有助于缩短新药研制的周期。     

数据库的整合与数据网络

本文提出了一个用于数据库整合的新思想－数据网络，讨论了与数据网络有关的2个主要技术问题，数据组装和数据登录，并以中医药信息系统为例说明了数据网络的应用及其特点。     

一种用于中药最优配方挖掘的3-阶段选举筛选算法

提出了一种用于挖掘中药最优配方的三阶段选举筛选算法.首先对不同配方的中药新药的临床疗效数据进行可视化.然后,从可视化后的疗效数据曲线中提取若干疗效特征.最后,采用三阶段选举算法筛选新药配方.第一阶段是初选,每一实验样本投票产生指定配方指定指标的特征值.第二阶段是中选,指定配方指定指标的特征值投票产生指定配方指定指标的药效值.第三阶段是终选,每一指标的药效值投票产生指定配方的综合药效值.通过权衡所有配方的综合药效值,就可以找到最优中药配方.实验结果显示该方法对于这类问题是有效的,能较好挖掘出最优中药新药配方,并对新药的临床实验具有指导意义.该方法的潜在应用包括新药开发、风险投资最优组合和基因序列分析等.     

聚类分析方法研究及在中医药领域的应用探索

文章对聚类分析方法进行了简要介绍,并主要对其中的层次聚类方法进行了研究,将该方法引入到中医药领域中,以治疗糖尿病的中药为试验数据,对中药的性味作了聚类,初步取得了符合中医理论的结果,对数据挖掘在中医药中的应用做了有益的探索。     

数据挖掘技术在药物配方中的研究及应用

在新型的杀虫剂配方研制过程中,了解影响新药发挥功效的主要因素以及药物的副作用对整个研发过程来说是至关重要的。通过数据挖掘技术对相关数据进行分析和处理,提出了一种多维数据模型及计算推导方案,旨在揭示药物在杀虫过程中各个影响因素的变化规律,从而为合理利用杀虫剂进行最优化杀虫提供了理论依据。     

基于大数据技术的中医药云服务平台基础架构设计

为了解决传统中医药云服务平台存在的时效性差、故障发生率高的问题。提出一种基于大数据技术实现对平台基础架构的优化设计。通过优化设计的平台基础架构，完成对平台网络架构的设计。根据通信网络存储数据，建立中医药服务数据处理大数据技术。通过挂号预约服务、中医问诊等服务业务，保证中医药云服务平台的正常运行。与传统基础架构下开发的中医药云服务平台相比，加载速度有所提高，且在恶劣条件下平台故障发生的次数有所降低。     

中医药大数据云服务平台的医疗数据安全隐私保护设计

随着新一代技术的迅猛发展,大数据和云计算技术被广泛应用于各个领域,特别是在中医药领域发挥着十份重要的作用。但大数据和云计算的发展为中医药领域带来便利的同时,医疗数据的安全问题也随着产生,特别是一些医疗数据可能会涉及到病患的个人隐私,一旦数据信息泄露就会造成极为恶劣的影响或严重的损失。本文通过对中医药大数据云服务平台数据安全和隐私保护设计,极大的保护医疗数据的安全性。     

三维工程数据的一种可视化实现方法

采用体数据逐片处理，以等值线、等值面的构造方法，结合边界追踪、样条插值、消隐判别、区域填充等一系列技术，面向广义的工程数据，提出了一套较完整的算法，研制了应用软件，实现了三维工程数据场的显示和调控。     

平行数据:从大数据到数据智能*

为了解决实际问题,大数据分析处理系统需要获取数据,然而实际场景中收集到的实际数据通常不完备.另外,大多数问题的解决方案通常是由问题引导或者仅仅进行数据分析,运行参数调整和设定带有较大的盲目性,难以达到应用的智能性.为此,文中提出平行数据的概念和框架,根据实际数据经计算实验产生真正的虚拟大数据,结合默顿定律,以期待的解决方案与问题进行广义对偶,引导大数据聚焦到实际问题.实际数据与虚拟数据动态互动,平行演化,形成一个虚实相生、数据动态变化的过程,最终使数据具备智能,进而解决未知的问题.平行数据不但是一种数据表示形式,更是一种数据演化机制与方式,其特色是虚实互动,所有数据的动力学轨迹构成了数据动力学系统.平行数据为数据处理、表示、挖掘和应用提供了一个新的范式.     

数据仓库与数据挖掘技术

数据挖掘是一新兴的技术,近年对其研究正在蓬勃开展。本文阐述了数据仓库及数据挖掘的相关概念,做了相应的分析,同时共同探讨了两者共同发展的关系,并对数据仓库与挖掘技术结合应用的发展做了展望。     

数据清理中几种解决数据冲突的方法

建立数据挖掘模型的基石是数据仓库,数据仓库的质量直接影响到数据挖掘模型的建立与执行效率,并有可能影响到数据挖掘模型的最终结果的准确度。数据清理就是发现数据中的错误和不一致并加以消除,以提高数据的质量,使得数据挖掘模型建立的过程更加快捷和简便,挖掘出来的模式和规则也就更加有效和适用。     

数据仓库与数据挖掘技术

数据挖掘是一新兴的技术,近年对其研究正在蓬勃开展.本文阐述了数据仓库及数据挖掘的相关概念,做了相应的分析,同时共同探讨了两者共同发展的关系,并对数据仓库与挖掘技术结合应用的发展做了展望.     

数据仓库中异构数据的转换

在大多数信息管理中都存在模式和数据转换，且都是单独被研究。相信有统一机制，将中间件看成是转换引擎，并且讨论在什么时候进行转换如何进行转换。     

数据基因:数据的遗传信息载体

基因是生命体进化过程中遗传信息的载体，该文参照生命体基因的概念，提出了用于描述数据生命历程的简单的数据基因模型。给出了数据基因、数据基因序列、数据基因组等概念，介绍了这种模型的应用领域及应用方法，对下一步工作进行了展望。     

移动网管平台中数据仓库数据抽取、净化和集成

将数据仓库运用到移动通信网络管理平台是当前比较受关注的一项技术。而数据抽取、净化和整合是数据仓库构建过程中最复杂的部分。提出了在移动通信网络管理平台中的实现方案     

ECAS数据仓库中数据集成的相关问题

数据仓库越来越广泛地应用于企业决策分析 ,从传统的操作型数据库集成数据是创建数据仓库必不可少的一步。结合宝钢能源部能源分析及成本分析系统 (ECAS)数据仓库 ,介绍了建立数据仓库时从不同的数据源抽取数据、清洗数据的相关问题。     

数据仓库中数据质量控制研究

随着数据仓库的深入应用,数据质量问题成为关系到数据仓库建设成败和数据能否有效应用的重要关键问题。该文首先讨论数据仓库环境下存在的数据质量问题以及保证数据质量的重要性,然后提出数据质量的度量和评价指标,最后给出了数据仓库实施和运行过程中数据质量控制的数据质量成熟度模型和保证仓库数据质量的方法。     

对于数据仓库和数据挖掘的理解

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供更好的决策支持和服务,同时促进数据仓库技术的发展。主要介绍这两者的概念、应用,以及它们之间的关系。