基于信任模型的中医药方剂相似度计算方法

为了解决中医药方剂相似度无法定量化和方剂组成成分互相干扰问题,提出了一种基于信任模型的中医药方剂相似度的计算方法,通过方剂自身交互经验,计算不同方剂直接信任值,同时依靠两种方剂间的推荐信息来获得第三种方剂信任程度,凭借所得信息计算推荐信任值,使用直接信任值与推荐信任值构建综合信任模型,对信任值较高的方剂与其它信任值较高的方剂交互,确定方剂组成成分分布,利用多变量普遍化分布描述交互方剂,得到组成成分分布规范化因子,构建方剂、证型、组成成分关联,并将该关联存放至信任模型内,依靠信任模型对方剂—证型、方剂—组成成分进行相似度计算.仿真结果证明,所提方法能够更为精确识别方剂之间含有的组成成分,并且不会因为成分重复记录较大,导致计算结果出现误差.     

计算机在理科数据处理中的应用北大核心CSCD

从高等教育角度出发,“数据处理”是高校理科专业课堂教学、项目实训、实验活动等场景中必不可少的。这是因为理科专业包括生物工程、材料物理、化学化工等,本质上都属于自然科学的研究分支,相关知识体系的建立、研究成果的取得、产品的研发制造等都离不开大量测量数据、实验数据、观察数据的支持。尤其在化学化工专业领域,数据处理几乎贯穿整个教育过程,其中既包括化学成分、反应过程、生成效率等具象数据,也包括化学方程式推导出来的抽象数据。