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基于数据挖掘探析耳穴压豆治疗脑卒中后吞咽障碍的选穴规律 被引量:1
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作者 倪斐琳 陈改平 +2 位作者 黄馨睿 邱凤梅 徐敏 《护理研究》 北大核心 2025年第9期1470-1475,共6页
目的:采用数据挖掘技术分析耳穴压豆治疗脑卒中后吞咽障碍临床治疗文献中耳穴处方及选穴规律,旨在为今后临床研究及治疗吞咽障碍提供参考。方法:检索中国知网(CNKI)、万方(WanFang Data)、维普数据库(VIP)、中国生物医学文献数据库及Pub... 目的:采用数据挖掘技术分析耳穴压豆治疗脑卒中后吞咽障碍临床治疗文献中耳穴处方及选穴规律,旨在为今后临床研究及治疗吞咽障碍提供参考。方法:检索中国知网(CNKI)、万方(WanFang Data)、维普数据库(VIP)、中国生物医学文献数据库及PubMed,筛选文献提取耳穴治疗处方并进行关联性分析。结果:共纳入文献30篇,提取耳穴处方15个,涉及穴位16个。使用的穴位按照频率由高到低前5位分别是咽喉、脑干、皮质下、口、舌;穴位所在耳郭部位分别为耳屏、轮屏切迹、对耳屏、耳轮脚、耳垂等;聚类分析分为6类,分别为:面颊;咽喉;舌、脑干、口、皮质下;心;胃、肝、肾、神门、脾;贲门、交感、食道、胆。腧穴的关联分析结果显示,口-舌-脑干、口-脑干-咽喉、脑干-咽喉、脑干-舌-咽喉等有强关联。结论:耳穴压豆治疗脑卒中后吞咽障碍的选穴规律遵循耳部全息理论,穴位与脏腑相对应,且选穴与病位咽喉相关。 展开更多
关键词 脑卒中 吞咽困难 耳穴压豆 数据挖掘 选穴原则
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基于数据挖掘技术的拖拉机发动机故障诊断 被引量:2
2
作者 匡伟祥 《农机化研究》 北大核心 2025年第2期244-248,共5页
拖拉机是农业生产的重要工具,发动机是其核心部件,如发动机出现故障,将会直接影响农业生产效率和产量。为此,提出了一种使用数据挖掘技术进行拖拉机发动机故障诊断的方法。利用了机器学习技术和统计学,首先针对拖拉机田间运行信号噪音... 拖拉机是农业生产的重要工具,发动机是其核心部件,如发动机出现故障,将会直接影响农业生产效率和产量。为此,提出了一种使用数据挖掘技术进行拖拉机发动机故障诊断的方法。利用了机器学习技术和统计学,首先针对拖拉机田间运行信号噪音较大的问题,引入小波阈值去噪的方法;其次,基于卷积神经网络模型,引入一种注意力机制,提高故障诊断准确率,并通过对拖拉机传感器数据进行分析,可以帮助诊断和预测发动机故障;最后,通过实验结果验证了算法的有效性。研究结果不仅可以提高故障的准确性和效率,还能够节约维修成本和提高机器的利用率,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 拖拉机 发动机故障诊断 数据挖掘技术 机器学习 特征选择
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基于滑动窗口算法的船舶避碰转向点数据挖掘模型 被引量:1
3
作者 陈蜀喆 王子威 龚彪 《中国航海》 北大核心 2025年第1期124-131,共8页
随着无人船自主航行技术的发展,如何辨识船舶避碰行为成为其自主决策的关键。针对现有船舶轨迹辨识算法效率不高且存在误判等问题,提出一种基于滑动窗口算法的船舶避碰转向点数据挖掘模型,对船舶转向点进行辨识。首先通过固定滑动窗口... 随着无人船自主航行技术的发展,如何辨识船舶避碰行为成为其自主决策的关键。针对现有船舶轨迹辨识算法效率不高且存在误判等问题,提出一种基于滑动窗口算法的船舶避碰转向点数据挖掘模型,对船舶转向点进行辨识。首先通过固定滑动窗口判断船舶自动识别系统数据中相邻时刻点航向的变化特征;然后通过计算相邻时刻轨迹点的斜率变化进行验证,并标记窗口中航向变化的最早转向点;最后通过可变滑动窗口维护轨迹变化过程中航向变化及误差参数,判断该转向点是否为避碰转向点,并将模型与道格拉斯-普克算法进行试验对比。结果表明,该模型可以有效辨识船舶转向是否为避碰行为,并能解决道格拉斯-普克算法因数据波动而对转向点判断失误的问题,可以提取船舶避碰过程中的最早转向点,辅助船舶进行避碰决策。该研究成果可被用于智能避碰决策系统的研发,以保障船舶航行安全。 展开更多
关键词 船舶 避碰 转向点 滑动窗口 数据挖掘
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基于大数据挖掘的宠物猫航空箱用户需求分析和设计研究 被引量:1
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作者 倪敏娜 刘慧敏 +2 位作者 薛景梵 张峰 易琦 《包装工程》 北大核心 2025年第2期122-135,共14页
目的大数据中挖掘更加全面的用户需求,以优化宠物猫航空箱产品设计。方法提出了一种基于大数据挖掘来获取宠物猫航空箱用户需求并对其展开分析的研究方法。首先对UGC平台评论进行语义提取及处理;其次构建需求要素模型,分析用户需求特征... 目的大数据中挖掘更加全面的用户需求,以优化宠物猫航空箱产品设计。方法提出了一种基于大数据挖掘来获取宠物猫航空箱用户需求并对其展开分析的研究方法。首先对UGC平台评论进行语义提取及处理;其次构建需求要素模型,分析用户需求特征关系并可视化呈现;再次通过用户信息数据挖掘和定性调研绘制用户画像;最后整合用户需求特征与用户画像以构建用户行为地图,总结用户总体需求,并转化为设计需求,指导进一步设计实践和案例验证。结果将设计需求映射为功能和解决方案,进行产品设计与开发,结合用户满意度检测验证其可行性。结论对设计实践进行体验评价,结果表明结合大数据挖掘和用户需求定性分析的方法,能够有效、全面获取宠物猫航空箱的用户需求,为后续产品设计优化研究提供科学依据。 展开更多
关键词 数据挖掘 宠物猫航空箱 用户需求 产品设计
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面向多金属结核资源评价的大数据挖掘与融合
5
作者 李维禄 高思宇 +3 位作者 杨锦坤 韩春花 韦广昊 孔敏 《吉林大学学报(地球科学版)》 北大核心 2025年第1期340-350,共11页
深海多金属结核资源的预测评价已走向数据科学范式,急需开展深层次找矿-示矿大数据挖掘与融合。通过分析讨论深海矿产资源评价的研究进展,以及大数据分析在矿产资源评价领域的应用,探索了面向多金属结核资源评价的大数据挖掘与融合技术... 深海多金属结核资源的预测评价已走向数据科学范式,急需开展深层次找矿-示矿大数据挖掘与融合。通过分析讨论深海矿产资源评价的研究进展,以及大数据分析在矿产资源评价领域的应用,探索了面向多金属结核资源评价的大数据挖掘与融合技术方法,提出了多金属结核资源地质模型知识谱系分析、多源异构资源-环境数据特征信息挖掘、基于大数据空间决策分析的融合集成,以及多金属结核资源评价对比验证等关键技术流程。大数据挖掘与融合技术方法创新性分析常规/非常规资源评价数据及其与矿床的相关关系,构建符合地质约束的大数据空间决策支持推理模型,实现多源异构资源评价信息的特征提取和融合集成,为深海矿产资源评价提供了基于大数据分析的技术解决途径。大数据挖掘与融合技术研究可提高深海矿产资源评价的精度和效率,对深海资源-环境等数据的高效利用、新多金属结核矿区的勘探评价以及其他深海矿种的预测评价具有重要的理论价值和实践意义。 展开更多
关键词 多金属结核 资源评价 深海矿产 数据 数据挖掘 数据融合
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采用SHAP的高压涡轮级高维设计空间数据挖掘
6
作者 杨昭 郭振东 +2 位作者 苏鹏飞 汪祺能 宋立明 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第6期144-154,共11页
为厘清涡轮级高维设计空间中各变量对级性能的影响,基于数据挖掘方法SHAP对GE-E3高压涡轮第一级的93个设计变量进行了知识挖掘。除常规数据挖掘工作中显著变量对总体性能的影响分析外,发展了显著变量对涡轮级沿叶高方向性能分布影响的... 为厘清涡轮级高维设计空间中各变量对级性能的影响,基于数据挖掘方法SHAP对GE-E3高压涡轮第一级的93个设计变量进行了知识挖掘。除常规数据挖掘工作中显著变量对总体性能的影响分析外,发展了显著变量对涡轮级沿叶高方向性能分布影响的分析方法,可视化表示了改善级总体性能的设计变量所影响的涡轮级的具体位置;同时,充分发挥SHAP局部解释的优势,在设计空间中选取典型样本进行归因分析,研究了各设计变量在样本性能指标变化中所发挥的作用。研究发现,对于高压涡轮级,影响级效率的显著变量包括有效出气角、静叶三维积叠参数、叶片吸力面前缘附近样条控制点等。基于GE-E3高压涡轮数据集进行数据挖掘归纳得到涡轮级设计准则:减小动叶中间截面有效出气角、增大静叶中间截面有效出气角,静叶三维积叠点周向顶部位置、周向中间位置向压力面偏移,静叶中间截面、动叶中间截面吸力面前缘附近控制点均向叶片变薄方向移动。遵循设计准则得到的最终设计使级效率提高了0.65%。 展开更多
关键词 高压涡轮级 高维设计空间 数据挖掘 SHAP方法
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基于数据挖掘的乳腺癌机会性筛查管理系统构建与应用
7
作者 郭苗苗 许丹丹 +1 位作者 严婷婷 袁玲 《护理学杂志》 北大核心 2025年第5期104-107,共4页
目的基于数据挖掘构建乳腺癌机会性筛查管理系统并验证其在筛查患者管理中的应用效果。方法基于数据挖掘构建筛查管理系统,选取2021年1月至2024年5月进行乳腺癌机会性筛查的患者,按照系统应用前后分为对照组和观察组,每组各2373例。观... 目的基于数据挖掘构建乳腺癌机会性筛查管理系统并验证其在筛查患者管理中的应用效果。方法基于数据挖掘构建筛查管理系统,选取2021年1月至2024年5月进行乳腺癌机会性筛查的患者,按照系统应用前后分为对照组和观察组,每组各2373例。观察组采用系统进行筛查管理,对照组采用常规的筛查管理方法。比较两组明确诊断和入院治疗时间,以及对乳腺癌机会性筛查满意度。结果观察组明确诊断、入院治疗时间显著短于对照组,其对乳腺癌机会性筛查满意度评分显著高于对照组(均P<0.05)。结论应用基于数据挖掘的乳腺癌机会性筛查管理系统进行筛查管理,可缩短患者筛查至首次入院治疗的时间,促进患者早诊早治,提高患者满意度。 展开更多
关键词 乳腺癌 机会性筛查 数据挖掘 个案管理 随访管理 患者满意度 数智化护理
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数据挖掘分析技术下飞轮储能自动控制策略研究
8
作者 陈翠琴 符传健 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第4期1548-1550,共3页
飞轮储能技术作为一种高效、环保的能量储存方式,在电力系统调频、交通运输及工业生产等领域具有广泛应用前景。然而,其控制策略的优化对于实现高效储能至关重要。对此本文深入探讨了数据挖掘技术在飞轮储能自动控制策略中的应用,文章... 飞轮储能技术作为一种高效、环保的能量储存方式,在电力系统调频、交通运输及工业生产等领域具有广泛应用前景。然而,其控制策略的优化对于实现高效储能至关重要。对此本文深入探讨了数据挖掘技术在飞轮储能自动控制策略中的应用,文章首先概述了飞轮储能技术的研究进程,随后详细分析了数据挖掘下的飞轮储能自动控制技术,包括数据挖掘技术原理种类,以及实际控制流程,以期为后续相关研究提供借鉴与思路。 展开更多
关键词 数据挖掘 控制 技术原理
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基于Apriori算法的供电公司营销数据挖掘系统设计
9
作者 张剑 刘畅 +3 位作者 杨逸 魏昕喆 张浩 王旭 《兵工自动化》 北大核心 2025年第7期97-101,共5页
为解决供电公司营销数据量大,影响数据频繁项集处理效率的问题,设计一种基于Apriori算法的供电公司营销数据挖掘系统。硬件设计通过营销数据挖掘系统物理架构部署,搭建系统硬件环境,实现数据库信息的同步;软件方面设计电力营销数据仓库... 为解决供电公司营销数据量大,影响数据频繁项集处理效率的问题,设计一种基于Apriori算法的供电公司营销数据挖掘系统。硬件设计通过营销数据挖掘系统物理架构部署,搭建系统硬件环境,实现数据库信息的同步;软件方面设计电力营销数据仓库,采用Apriori算法通过映射剪枝处理频繁项集,挖掘关联规则,建立多维数据挖掘模型,实现系统的数据挖掘功能。经实验论证分析,结果表明:该系统在电力负荷预测应用中的预测结果与实际值相差较小,在最小支持度和事务数据量条件下,数据挖掘执行时间分别在2和10 s以下,具有较高的执行效率,说明该系统是可行的。 展开更多
关键词 APRIORI算法 供电公司 服务器 营销数据挖掘系统 关联规则 数据仓库
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“双碳”背景下信息化与合成生物学的教育融合——评《AI赋能的微生物组大数据挖掘》
10
作者 王菲 付爱根 《中国电化教育》 北大核心 2025年第6期I0007-I0007,共1页
微生物组学是继基因组学之后,生物学研究领域的重大突破之一,也是合成生物学的重要组成部分。微生物资源在推动环境保护方面具有突出价值,“双碳”背景下,进一步推动合成生物学的理论研究及其在环保领域的实践应用,发掘微生物资源的生... 微生物组学是继基因组学之后,生物学研究领域的重大突破之一,也是合成生物学的重要组成部分。微生物资源在推动环境保护方面具有突出价值,“双碳”背景下,进一步推动合成生物学的理论研究及其在环保领域的实践应用,发掘微生物资源的生态环保价值,对实现“双碳”目标具有重要现实意义。与此同时,以人工智能、大数据技术、虚拟现实等为代表的数字信息化技术展现出强劲势能,尤其在教育教学领域,AI赋能学科教学已经成为常态化趋势。基于此,为实现“双碳”背景下合成生物学教育的创新发展,加快推进AI等信息技术与生物学教育的融合,是提升合成生物学专业人才培养质效的重要保障。作为聚焦合成生物学研究的学术著作,《AI赋能的微生物组大数据挖掘》一书从微生物组切入,探讨AI技术在微生物组大数据挖掘中的应用原理与效果,对如何促进微生物资源在生态环保领域的转化应用提出了科学合理的建议。 展开更多
关键词 信息化 教育融合 微生物组 数据挖掘
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基于运动姿态数据挖掘的泊船遭遇角控制方法
11
作者 李宗锋 郑永果 齐林 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第13期162-166,共5页
在环境风、浪的作用下,船舶在泊船过程中的运动姿态会发生显著变化,导致遭遇角出现偏差,从而无法按预期调整航向,进而降低泊船过程的安全性。因此,提出基于运动姿态数据挖掘的泊船遭遇角控制方法。利用FP-growth算法挖掘出运动姿态与遭... 在环境风、浪的作用下,船舶在泊船过程中的运动姿态会发生显著变化,导致遭遇角出现偏差,从而无法按预期调整航向,进而降低泊船过程的安全性。因此,提出基于运动姿态数据挖掘的泊船遭遇角控制方法。利用FP-growth算法挖掘出运动姿态与遭遇角控制间的关联关系。通过RBF神经网络构建泊船系统函数,由此使用Nomoto传递函数描述船舶航向响应特性,并将其输入至三阶闭环增益成形算法中,通过增益成形实时调整船舶运动状态,抑制外部环境干扰造成的遭遇角偏差,实现泊船遭遇角的精准控制。结果表明,所提方法各个时刻遭遇角控制结果与实际期望控制值高度吻合,可以稳定船舶的运动姿态,保证泊船过程的安全性。 展开更多
关键词 运动姿态数据挖掘 泊船遭遇角 FP-GROWTH算法 RBF神经网络 闭环增益成形算法
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基于数据挖掘和网络药理学探讨口疮治疗的中医用药规律及潜在作用机制 被引量:2
12
作者 易园园 张平 袁军 《实用口腔医学杂志》 北大核心 2025年第1期52-59,共8页
目的:挖掘中医药治疗口疮组方用药规律,并探讨核心药物组合作用机制。方法:检索并筛选中国知网(CNKI)、维普中文期刊(VIP)、万方数据(Wanfang)以及中国生物医学文献(CBM)中相关文献,运用EXCEL软件建立中药复方治疗口疮的数据库,并对筛... 目的:挖掘中医药治疗口疮组方用药规律,并探讨核心药物组合作用机制。方法:检索并筛选中国知网(CNKI)、维普中文期刊(VIP)、万方数据(Wanfang)以及中国生物医学文献(CBM)中相关文献,运用EXCEL软件建立中药复方治疗口疮的数据库,并对筛选的中药进行频次统计、关联规则及聚类分析。通过TCMSP、GeneCards、STRING、DAVID数据库及Cytoscape软件分析药物治疗口疮的活性成分、靶点以及相关通路。结果:共有548篇文献符合筛选条件,涉及中药368味,发现超过100次的高频药物有34味药,以清热药、补虚药居多;药物以寒、苦为主;归经以肝经、肺经较多。进一步分析得到支持度和置信度最高的核心药物组合为“甘草-黄芩-黄连”;对“甘草-黄芩-黄连”进行网络药理学分析,发现其主要活性成分为槲皮素、山奈酚、汉黄芩素等,AKT1、IL6、TNF、TP53、IL1β、JUN等为其关键核心靶点;KEGG通路富集分析发现其主要涉及癌症信号通路、NF-κB信号通路、PI3K-Akt信号通路、MAPK信号通路、JAK-STAT信号通路等。结论:中医药治疗口疮处方用药多以益气和胃、辛开苦降为主,“甘草-黄芩-黄连”药对配伍治疗口疮具有重要意义。 展开更多
关键词 口疮 数据挖掘 网络药理学 用药规律 作用机制
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中医古籍方剂数据挖掘与知识问答系统构建 被引量:2
13
作者 李明 罗晓兰 朱邦贤 《图书馆论坛》 北大核心 2025年第4期49-59,共11页
文章以《伤寒论》等中医古籍为数据来源,结合古籍的目录结构,通过ChatGLM提取古籍中的方剂信息,存入MySQL关系型数据库,构建中医古籍方剂检索系统;通过ChatGLM对方剂信息进行解析,利用Apriori、association_rules、community_louvain等... 文章以《伤寒论》等中医古籍为数据来源,结合古籍的目录结构,通过ChatGLM提取古籍中的方剂信息,存入MySQL关系型数据库,构建中医古籍方剂检索系统;通过ChatGLM对方剂信息进行解析,利用Apriori、association_rules、community_louvain等数据挖掘算法,以及Echart、Pyvis等知识图谱工具,实现中医古籍挖掘及知识图谱可视化展示,构建基于LLM的中医古籍方剂数据挖掘系统;以BISHENG平台为工具,以抽取方剂信息为来源,构建基于检索增强生成的中医古籍方剂知识问答系统。研究结果表明:本研究方法提取中医古籍方剂名的召回率为99.19%-100%;除《医学衷中参西录·方剂篇》外,方剂组成、主治、用法抽取准确性的ROUGE-L值为84.29%-97.78%;中药名和剂量识别的准确率大于98.00%,主治解析准确率大于86.00%;数据挖掘结果与已有古籍研究成果相符;知识问答结果符合预期。 展开更多
关键词 大语言模型 检索增强生成 数据挖掘 知识问答 中医古籍
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基于图神经网络的复杂时空数据挖掘方法综述 被引量:4
14
作者 邹慧琪 史彬泽 +2 位作者 宋凌云 韩笑琳 尚学群 《软件学报》 北大核心 2025年第4期1811-1843,共33页
随着传感技术的发展,不同领域产生了大量时空数据.时空图是其中一种主要的时空数据类型,具有复杂的结构、时空特征和时空关系.如何从复杂的时空图数据中挖掘关键模式,并应用于不同的下游任务成为复杂时空数据挖掘任务的主要问题.目前,... 随着传感技术的发展,不同领域产生了大量时空数据.时空图是其中一种主要的时空数据类型,具有复杂的结构、时空特征和时空关系.如何从复杂的时空图数据中挖掘关键模式,并应用于不同的下游任务成为复杂时空数据挖掘任务的主要问题.目前,日渐成熟的时序图神经网络为该研究领域的发展提供了有力的工具.此外,新兴的时空大模型在现有时空图神经网络方法的基础上提供了新的研究视角.然而,现有的大多数综述对该领域方法的分类框架较为粗略,对复杂数据类型(如动态异质图和动态超图)缺乏全面和深入的介绍,并且没有对时空图大模型相关的最新研究进展进行详细总结.因此,基于图神经网络的复杂时空数据挖掘方法分成时空融合架构和时空大模型,旨在从传统和新兴两个角度进行介绍.将时空融合架构根据具体的复杂数据类型划分成动态图、动态异质图和动态超图.将时空大模型根据时间维度和空间维度划分成时间序列和图,并在基于图的大模型中列举时空图相关的最新研究.详细介绍不同关键算法的核心细节并对比不同方法的优缺点,列举基于图神经网络的复杂时空数据挖掘的应用领域和常用数据集,并对未来可能的研究方向进行展望. 展开更多
关键词 复杂时空数据挖掘 图神经网络 时空大模型
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海上风电多源同步监测数据挖掘分析 被引量:1
15
作者 周胡 和法利 +1 位作者 宋虹 常爽 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期148-156,共9页
针对自2021年中国海上风电装机总量及新增数量均居世界首位,但安全监测分布零散且不完备,尚不足以为海上风电安全运维提供数据支撑的现状,本文以江苏如东某4.0 MW单桩海上风力机为平台,建立了国内首个多源同步实时监测系统,同步获取了... 针对自2021年中国海上风电装机总量及新增数量均居世界首位,但安全监测分布零散且不完备,尚不足以为海上风电安全运维提供数据支撑的现状,本文以江苏如东某4.0 MW单桩海上风力机为平台,建立了国内首个多源同步实时监测系统,同步获取了该测点风速风向、水位波浪、振动加速度、塔筒倾角和运行工况等多源数据。通过对监测数据进一步挖掘发现,随着平均风速增大,叶轮转速基本呈增大趋势,直至功率满发,而塔筒加速度则会同时受风、浪以及风力机自身运行状态的影响。本研究还揭示,不同类型和位置的环境-工况-响应多源监测数据间存在显著的同步匹配和相关性。在海上风力机监测过程中关注多源同步数据的相关性对其健康状态的判断有一定的指导意义。 展开更多
关键词 海上风电 多源实时监测 健康诊断 数据挖掘 数据相关性
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基于临床数据挖掘化痰中药治疗缺血性脑卒中的应用特点
16
作者 李洵 井卫朋 +2 位作者 方晓艳 李艳 苗明三 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第20期8435-8444,共10页
为探究近年来治疗缺血性脑卒中常用化痰方剂中化痰药的用药特点。以“化痰/祛痰/涤痰/豁痰/导痰/滚痰/半夏白术天麻汤/星蒌承气汤/温胆汤/二陈汤/小陷胸汤/羚角钩藤汤/解语丹”+“缺血性中风/缺血性脑卒中/脑缺血/脑梗死/脑梗塞/脑栓塞... 为探究近年来治疗缺血性脑卒中常用化痰方剂中化痰药的用药特点。以“化痰/祛痰/涤痰/豁痰/导痰/滚痰/半夏白术天麻汤/星蒌承气汤/温胆汤/二陈汤/小陷胸汤/羚角钩藤汤/解语丹”+“缺血性中风/缺血性脑卒中/脑缺血/脑梗死/脑梗塞/脑栓塞/脑血栓”+“临床”为主题词在中国知网(1986年5月1日—2024年4月1日)中进行高级检索,筛选出符合标准的文献,采用Excel和IBM SPSS Modeler 18.0软件对数据进行统计分析。化痰方剂中以半夏和天南星为缺血性脑卒中不同时期中使用频率最高的两味化痰药,其次为茯苓、石菖蒲、陈皮和甘草等;大多数化痰药的高频使用剂量在均在10~15 g。在四气五味统计中,缺血性脑卒中不同时期化痰药均以温、平、辛、苦、甘出现频率最高;归经统计中,不同时期化痰药都以肺、脾经为主。在化痰方剂药味统计中,急性期和康复期均以由8~14味药组成的方剂最常见,约占各自总频数的82.51%和78.05%;关联规则分析中得到25个支持度较高的中药组合,以化痰熄风通络药和化痰活血祛风药等配伍较多;方剂基本都采用中药饮片汤剂煎煮服药方式,且多与西药联合应用。临床上治疗缺血性脑卒中的常用化痰方剂中化痰药以半夏和天南星为主,大部分化痰药物的使用剂量范围在10~15 g,常用化痰方剂味药数以8~14味为主,研究成果为化痰中药和化痰方剂在缺血性中风治疗中的应用和从痰论治缺血性中风研究发展提供一定的参考和临床数据支持。 展开更多
关键词 临床数据挖掘 缺血性中风 化痰方剂 药味数量 化痰药 使用频率 剂量范围 药性归经
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基于数据挖掘的药物性肝损伤动物模型应用特点分析
17
作者 金淼鑫 赵晖 +2 位作者 朱平生 苗明三 乔靖怡 《世界中医药》 北大核心 2025年第1期82-91,共10页
目的:药物性肝损伤(DILI)是临床常见的肝脏疾病,鉴于相关的动物实验模型与临床症状贴合度较低,复制更符合临床实际的DILI模型仍需深入研究。通过对2000年1月至2023年7月DILI动物模型相关数据分析归纳总结,为构建与人类发病机制、与人体... 目的:药物性肝损伤(DILI)是临床常见的肝脏疾病,鉴于相关的动物实验模型与临床症状贴合度较低,复制更符合临床实际的DILI模型仍需深入研究。通过对2000年1月至2023年7月DILI动物模型相关数据分析归纳总结,为构建与人类发病机制、与人体肝脏代谢功能更接近临床实际的动物模型提供参考。方法:检索并筛选DILI动物模型相关文献资料,建立数据库并对文献资料中涉及的造模动物、造模方法、成模时间、阳性药物、检测指标等进行归纳和分析。结果:在DILI动物模型中小鼠占比74.14%,其中C57BL/6小鼠占比27.41%,KM小鼠占比25.07%,ICR小鼠占比10.70%及Balb/c小鼠占比7.57%。对乙酰氨基酚为最常用造模药物占比63.57%。对所纳入文献中的常用造模药对乙酰氨基酚造模剂量进行统计分析,发现小鼠造模剂量最多的是300 mg/kg,占比31.46%;大鼠的造模剂量多为1000 mg/kg。最常用的造模时间是24 h,占比40%;其次是12 h,占比23.24%;再次是6 h,占比16.22%。最常用的给药途径是腹腔注射,占比56.87%;其次是灌胃占比41.51%。常用的检测指标的方法有蛋白质印迹法,占比27.45%;其次是实时荧光定量PCR占比26.61%。主要用来检测血清谷丙转氨酶(GPT)、谷草转氨酶(GOT)、碱性磷酸酶(ALP)、总胆红素(TBIL)等指标的变化。最常用阳性对照药物为水飞蓟素,占比37.61%;其次为N-乙酰半胱氨酸(NAC)和联苯双酯,占比分别为27.52%和26.61%。通过对所选造模条件进行赋值权重,提出最佳模型为6~8周的雄性C57BL/6小鼠,一次性腹腔注射对乙酰氨基酚300 mg/kg,24 h后检测小鼠的表观指征群、血清和肝脏等各项指标,均符合临床表现即为造模成功,最佳模型占比56.42%。以6~8周的雄性C57BL/6小鼠为模型开展实验研究,采用一次性腹腔注射对乙酰氨基酚300 mg/kg建立DILI模型,通常24 h后即可造模成功;选用水飞蓟素、N-乙酰半胱氨酸或联苯双酯作为阳性对照药;用蛋白质印迹法、实时荧光定量PCR、ELISA等方法检测血清的谷丙转氨酶(GPT)、谷草转氨酶(GOT)、碱性磷酸酶(ALP)、总胆红素(TBIL)等水平,结合肝脏指数、肝组织病理学结果作为模型建立、检测与评价的最佳指标。结论:通过文献挖掘和系统化分析,对既往DILI模型建立规律及潜在问题进行归纳,筛选出DILI动物模型复制的最佳条件和评价指标,为建立临床吻合度高且重复性好的DILI动物模型提供参考。 展开更多
关键词 药物性肝损伤 动物模型 数据挖掘 模型分析 中医药治疗
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机器学习在矿物岩石地球化学大数据挖掘中的应用与展望
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作者 王智宇 王达 +3 位作者 邱昆峰 张晓暄 才艺伟 王明阳 《成都理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期844-858,共15页
随着信息技术的迅速发展,地球科学研究已进入数据密集化阶段,矿物岩石地球化学大数据挖掘已成为揭示地质演化规律、深化矿床成因认识、提升资源勘查效率的重要途径。机器学习作为典型的数据驱动建模方法,能够有效识别复杂数据中的潜在... 随着信息技术的迅速发展,地球科学研究已进入数据密集化阶段,矿物岩石地球化学大数据挖掘已成为揭示地质演化规律、深化矿床成因认识、提升资源勘查效率的重要途径。机器学习作为典型的数据驱动建模方法,能够有效识别复杂数据中的潜在模式与关键特征,为地质学研究提供新的技术路径。系统梳理了矿物岩石地球化学大数据挖掘的一般流程,归纳了典型机器学习算法的基本原理,并综合评述了其在岩石大地构造背景识别、岩石起源与演化反演、成矿潜力评价、矿床成因类型判别等方面的应用进展。在此基础上,总结了机器.学习在矿物岩石地球化学数据挖掘中的优势与不足,指出了当前研究中存在样本量有限、数据分布不均、模型可解释性不足等问题。其次展望了在算法优化、矿物岩石地球化学数据库构建、深度学习与迁移学习引入、多源数据融合、可解释人工智能发展、低代码框架应用等方向的研究前景。机器学习在矿物岩石地球化学大数据挖掘中的广泛应用将为地质过程的定量化分析、矿产勘查的智能化决策、地球科学研究的系统化提供重要理论支撑与方法路径。 展开更多
关键词 机器学习 矿物岩石地球化学 数据挖掘 成矿潜力评价 矿床成因判别
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基于数据挖掘、网络药理学及分子动力学模拟探究中药治疗阿尔茨海默病的用药规律及作用机制
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作者 赵书洋 赵健和 +3 位作者 刘志红 吴君 刘艾林 方坚松 《世界科学技术-中医药现代化》 北大核心 2025年第6期1766-1779,共14页
目的基于古今医案云平台V2.3.7,分析名家医案中常用中药治疗阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)的用药规律及作用机制。方法根据纳入和排除标准检索平台中治疗AD的名家医案,筛选治疗AD的核心中药;进一步建立疾病-核心中药-活性成分... 目的基于古今医案云平台V2.3.7,分析名家医案中常用中药治疗阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)的用药规律及作用机制。方法根据纳入和排除标准检索平台中治疗AD的名家医案,筛选治疗AD的核心中药;进一步建立疾病-核心中药-活性成分-共有靶点网络模型。通过共有靶点建立蛋白-蛋白互作网络,利用David平台进行基因本体富集分析与京都基因与基因组百科全书通路分析;通过分子对接及分子动力学模拟评估潜在关键靶标与活性成分之间的结合能力与稳定性。结果从建库起至的2023年10月所有名家医案进行数据挖掘。获得核心中药理气药有陈皮、枳实;补气药有人参、大枣、党参、黄芪、白术、山药、甘草。进一步筛选得出核心中药包含活性成分778种,对应靶点377个,疾病靶点1986个;与AD靶点取交集后得到79个共有靶点,通过PPI网络拓扑分析,确定了包括TNF、AKT1、TP53、PPARG等7个核心靶点。GO和KEGG通路富集分析证实,核心中药的活性成分的靶点涉及138条通路,通过调控化学致癌-受体激活、血清素能突触、化学致癌物-活性氧等通路治疗AD。分子对接和分子动力学模拟结果表明关键靶点与核心成分之间具有良好的结合能力及稳定性。结论通过数据挖掘分析治疗AD的核心中药,从分子层面对其关键活性成分12-O-烟酸单烯酮、香豆亭治疗AD作用机制进行初步探讨,揭示潜在的生物学机制,为其应用提供理论依据。 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 名家医案 数据挖掘 网络药理学 分子对接 动力学模拟
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基于数据挖掘的电弧炉炼钢终点温度预测研究
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作者 胡航 邹雨池 +3 位作者 魏光升 李冠男 郭宇峰 杨凌志 《中南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第9期3627-3639,共13页
提出一种基于异常检测、特征选择和机器学习算法的电弧炉炼钢终点温度预测的数据挖掘策略,并通过包含31-1输入-输出对的1 235炉实际生产数据验证该策略的有效性。采用逻辑回归、k近邻、决策树、极端梯度增强这4种监督学习算法开发预测模... 提出一种基于异常检测、特征选择和机器学习算法的电弧炉炼钢终点温度预测的数据挖掘策略,并通过包含31-1输入-输出对的1 235炉实际生产数据验证该策略的有效性。采用逻辑回归、k近邻、决策树、极端梯度增强这4种监督学习算法开发预测模型,综合考察数据量、无监督学习异常检测算法、特征选择方法和监督学习建模算法对预测精度的影响。研究结果表明:极端梯度增强算法的预测效果优于其他3种,在±5、±10和±15℃的温度误差范围内,极端梯度增强算法的命中率分别超过40%、80%和95%;数据质量和数据量都会影响监督学习预测算法模型的预测效果,无监督学习算法自编码器能大幅度提高数据质量和预测精度,排列重要度特征选择可以简化模型结构,需要从数据、特征和算法等多个角度对预测问题进行全面分析。 展开更多
关键词 电弧炉炼钢 终点温度 预测模型 数据挖掘 机器学习 异常检测
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