关联规则数据挖掘技术在儿童肺炎用药选择的应用

目的:分析儿童肺炎药物使用频次,为合理用药提供临床依据。方法:利用关联规则挖掘的经典Apriori算法对儿童肺炎用药数据中药物治疗效果进行了数据挖掘及分析研究。结果:通过数据挖掘可以发现儿童肺炎联合用药有价值的规则4条。结论:通过数据挖掘可为临床医师在儿童肺炎治疗药物选择上提供参考。     

基于数据挖掘探讨骨折术后熏洗用药规律

目的:基于中医传承辅助平台V2.5分析骨折术后熏洗中药处方的用药规律。方法:通过中国知网、维普、万方数据库收集2009—2015年期刊公开发表骨折术后运用中药熏洗治疗的处方,采用关联规则apriori算法等无监督数据挖掘方法,分析处方中各种药物的使用频次、性味、归经、药物之间的关联规则。结果:对筛选出的101首中药处方进行分析,确定处方中药物的使用频次、归经、四气五味、药物之间的关联规则。骨折术后中药熏洗治疗常用的药物以活血化瘀药、祛风湿药、补肝肾药、解表药等为主,治法主要是补益肝肾法、活血化瘀法、祛风除湿法。红花、伸筋草、透骨草、乳香、海桐皮、牛膝、当归、没药、威灵仙、防风、桂枝、川芎、五加皮、木瓜等是临床骨折术后熏洗治疗常用核心药物。结论:该研究结果对骨折术后中药熏洗治疗具有一定的指导意义和参考价值。     

郑启仲运用升降散规律研究

目的:研究郑启仲教授运用升降散用药规律。方法:通过收集郑启仲教授门诊处方,录入中医传承辅助平台,使用软件的统计报表模块、数据分析模块和关联规则apriori算法等数据挖掘方法,分析处方中药物应用频次、药物组合频次等,并进行关联规则分析,重点分析发热和咳嗽为主症的用药规律,研究郑启仲教授运用升降散用药规律。结果:应用关联规则分析发现升降散常与柴胡、黄芩、生石膏、甘草等配伍。发热为主症的疾病常用处方:升降散、普济消毒饮、银翘散等,多与生石膏、栀子、浙贝母、羚羊角等药物配伍。咳嗽为主症的疾病常用处方:升降散、麻杏石甘汤、三拗汤、小柴胡汤等,多与川贝母、莱菔子、连翘、栀子、葶苈子、羚羊角等配伍。结论:郑启仲教授灵活运用升降散治疗儿科外感温病及内伤杂病,擅用升清降浊治法,组方用药体现了升清降浊的治疗思想。     

基于Apriori关联规则算法的消防大数据分析

本文以消防大数据平台为基础,利用Hadoop程序模块,展开消防大数据分析,研究Apriori关联规则算法模型;并且提出了基于Apriori关联规则算法视角下,分析消防大数据之间的内在关联,力图挖掘火灾发生因素之间的关联,最大程度地减少火灾发生。     

张学文教授治疗中风病肝热血瘀证用药规律研究

目的:应用中医传承辅助系统软件,挖掘分析张学文教授治疗中风病肝热血瘀证的用药规律。方法:收集张学文教授近5年治疗中风病肝热血瘀证的病例,采用关联规则、系统熵聚类等数据挖掘方法,分析张学文教授治疗中风病肝热血瘀证的用药经验和用药规律。结果:对筛选出的97首典型处方进行统计分析,得出处方中使用频次最高的药物是天麻,其次是丹参、磁石、钩藤、地龙、水蛭等;基于关联规则分析得出药物组合出现频次由高到低前5位分别是"丹参、天麻""磁石、天麻""水蛭、天麻""钩藤、天麻""天麻、地龙";基于系统熵聚类分析方剂组方规律得出药物核心组合8组(16个)和新处方6个。结论:张学文教授治疗中风病肝热血瘀证多用清肝化瘀、活血通络化痰之品。     

Apriori算法在棉花病虫害分析中的应用

为了快速准确地掌握棉花虫害发生趋势,提高虫情测报的时效性和准确性,采用Apriori算法数据挖掘关联规则,对棉花上的3种害虫棉铃虫、棉叶螨、棉蚜的发生趋势进行综合分析。通过Apriori算法寻找出了气候因素与棉花三大害虫的发生发展有密切的关系,尤其气温变化直接影响到棉花害虫的发生种类、发生期及发生量。关联规则数据挖掘技术,在处理大量农业信息数据中起着非常重要的作用,Apriori算法在棉花病虫测报工作中将是一项新的技术,具有非常广泛的应用前景。     

基于分辨矩阵和Apriori算法的关联规则挖掘研究与应用

为进一步提高关联规则挖掘的运行效率,在传统Apriori算法的基础上,提出了一种基于分辨矩阵和Apriori算法的关联规则挖掘算法。在数据预处理阶段,采用分辨矩阵对原始数据集进行属性约简,达到降维的目的;在关联规则挖掘阶段,采用位图来表示原始数据集,并在每一步运算过程中通过置信度阈值对特征集进行约简。应用实例和仿真实验表明,该方法在时间复杂度和空间复杂度都有了极大的改善,具有一定的应用价值。     

基于关联规则算法的冷水机组运行性能优化

提出了一种优化冷水机组运行性能的关联规则数据挖掘方法。以广州某商场不同额定功率的冷水机组为研究对象,利用冷水机组历史运行数据,通过Apriori频繁项集算法分析了各种运行工况下的单台冷水机组最佳运行能效与各运行参数之间的关联规则,以指导冷水机组的节能优化运行。仿真结果表明:利用该运行参数优化方法,2台不同额定功率的冷水机组能耗与原运行方式相比,分别在夏季和冬季降低了5.53%和11.80%,节能效果显著,验证了算法的有效性。其关联规则具有代表性和实用性,能够挖掘冷水机组的节能潜力。该方法适用于已积累大量运行数据的冷水机组,为冷水机组的节能优化运行提供参考。     

《秘诀方海》中含黑芸香方剂组方规律研究

目的:应用数据挖掘技术对《秘诀方海》中明确含有黑芸香的方剂进行分析,探讨其组方规律。方法:收集、整理方剂,将其录入Excel 2010进行频数统计,筛选出高频使用药物。将数据导入SPSS Modeler14.1数据挖掘软件,应用关联规则Apriori算法进行分析,建立药物关联相关"网格图"。应用SPSS 20.0数据软件,对数据进行因子分析。结果:高频药物统计结果:277首含黑芸香的方剂中,共涉及299味药物,其中麝香、石菖蒲、草乌、诃子等药物出现的频次较高,尤其麝香出现频次高达181次。关联分析结果:黑芸香与麝香关联最强,其次为草乌、石菖蒲、诃子。因子分析结果:共得8个公因子,以抑赫依、杀粘、清热、燥黄水为主,累计贡献率达68.68%。结论:通过本次研究初步掌握了蒙药黑芸香在方剂中的组方规律,即蒙药黑芸香主要应用于抑赫依、杀粘、清热、祛黄水方剂中,为黑芸香的临床应用及进一步研究提供了参考。     

基于居民特征的老旧小区改造需求分析

为更全面准确地掌握居民需求,本文以居民特征为切入点,利用关联规则Apriori算法,在实证数据集上挖掘居民特征与改造需求之间的潜在关联,通过测试样本集预判居民需求验证了该规则的有效性,最后对关联规则进行总结分析,得出居民特征与改造需求对应的关联性结论,为老旧小区改造需求识别提供决策参考,有助于老旧小区改造从“经验驱动”向“数据驱动”改进。