针对目前大多数中医药数据挖掘研究中使用单一且基础的算法而出现的问题,设计并实现一种通过策略模式智能优选中医药数据挖掘方法的平台(TCM data strategy model analysis platform,TCMDP)。根据策略模式的思想,集成以下4个数据挖掘模...针对目前大多数中医药数据挖掘研究中使用单一且基础的算法而出现的问题,设计并实现一种通过策略模式智能优选中医药数据挖掘方法的平台(TCM data strategy model analysis platform,TCMDP)。根据策略模式的思想,集成以下4个数据挖掘模块,统计学分析模块可对药物、药物种类、四气五味归经和药物功效进行统计学分析;关联规则挖掘模块可以分析处方中的药物关联性;聚类分析模块可获取药物组合得出聚类新方,通过分析结果来探讨肺癌处方的配伍规律;证型分类模块以电子病历的中医症状和四诊信息作为输入,将相关证型作为输出,构建证型分类模型。综上实现了基于策略模式的中医药数据智能挖掘平台,并运用该平台对中医临床治疗肺癌的中药处方进行用药规律和证型分类研究。结果表明:以痰瘀互结证肺癌病例为例,关联规则挖掘模块中WD-Get Rule算法的运行时间最少仅为0.038 s。聚类分析模块中CMC-DD算法分析时间略长但精确率高达87%。肺癌证型分类分析模块中PSO-ELM运行时间短为88.98 s,且模型平均精确率达88.44%,具有一定的临床参考价值。而本平台所采用的改进算法均优于传统算法,且能智能优中选优,效率更高、结果更准确;可见运用策略模式的思想,构建并实现中医药数据智能挖掘平台是研究中医药信息的有效途径。展开更多
文摘针对目前大多数中医药数据挖掘研究中使用单一且基础的算法而出现的问题,设计并实现一种通过策略模式智能优选中医药数据挖掘方法的平台(TCM data strategy model analysis platform,TCMDP)。根据策略模式的思想,集成以下4个数据挖掘模块,统计学分析模块可对药物、药物种类、四气五味归经和药物功效进行统计学分析;关联规则挖掘模块可以分析处方中的药物关联性;聚类分析模块可获取药物组合得出聚类新方,通过分析结果来探讨肺癌处方的配伍规律;证型分类模块以电子病历的中医症状和四诊信息作为输入,将相关证型作为输出,构建证型分类模型。综上实现了基于策略模式的中医药数据智能挖掘平台,并运用该平台对中医临床治疗肺癌的中药处方进行用药规律和证型分类研究。结果表明:以痰瘀互结证肺癌病例为例,关联规则挖掘模块中WD-Get Rule算法的运行时间最少仅为0.038 s。聚类分析模块中CMC-DD算法分析时间略长但精确率高达87%。肺癌证型分类分析模块中PSO-ELM运行时间短为88.98 s,且模型平均精确率达88.44%,具有一定的临床参考价值。而本平台所采用的改进算法均优于传统算法,且能智能优中选优,效率更高、结果更准确;可见运用策略模式的思想,构建并实现中医药数据智能挖掘平台是研究中医药信息的有效途径。
