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分析挖掘冠心病中医诊疗临床规律的智能技术研究
  • 项目名称：分析挖掘冠心病中医诊疗临床规律的智能技术研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：60773084
  • 申请代码：F020204
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2008-01-01-2010-12-31
  • 项目负责人：鲁明羽
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：大连海事大学
  • 批准年度：2007
中文摘要：

本项目面向冠心病这一严重威胁人类健康、中医诊治有独特优势的重大疾病，针对以数据为中心并利用智能技术进行冠心病中医临床诊疗规律分析挖掘的相关研究尚不充分的现状，综合运用中医药学及人工智能、数据挖掘、数据仓库与OLAP分析、统计分析等智能技术，依靠我们在数据挖掘领域多年的研究积累，紧紧围绕人（病人）、病（疾病）、证（证候）、诊（诊断）、治（治疗）等分析挖掘主题，通过建立客观真实、动态更新的大规模冠心病中医临床数据库，重点研究冠心病中医诊疗临床数据的规范化处理方案、临床多因素随机组合OLAP分析、面向冠心病中医诊断与治疗的数据挖掘方法和算法等关键技术问题，研制冠心病中医临床数据的查询分析系统和面向主题的分析挖掘系统，以有效克服冠心病中医诊疗的发展瓶颈，提高冠心病中医临床辨证和治疗能力以及医疗机构的综合实力及经济效益，推动信息技术在冠心病诊断与治疗领域的广泛应用。

中文主题词： 冠心病； 中医药；诊疗规律；智能技术；数据挖掘
结论摘要：

英文主题词Coronary Heart Disease; Traditional Chinese Medicine; Diagnosis and treatment law; intelligent technologies; data mining

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 32
  • 20
  • 0
  • 2
  • 0
期刊论文
物联网:引领海事科技创新的“智慧引擎”
基于投票信息熵的AdaBoost改进算法
基于GIS技术的科学基金管理数据可视化方法
基于混合学习框架的SVM反馈算法研究
AN ENHANCED ADABOOST ALGORITHM WITH NAIVE BAYESIAN TEXT CATEGORIZATION BASED ON A NOVEL RE-WEIGHTING
Asymmetric Semi-Supervised Boosting Scheme for Interactive Image Retrieval
基于偏袒性半监督集成的SVM主动反馈方案
基于属性加权朴素贝叶斯的冠心病辨证模型
An Attribute Weighted naive Bayesian Classifier
Text Segmentation Incorporating Mutual Information and Genetic Algorithm
基于差异性评估对Co-training文本分类算法的改进
文本线性分割方法的研究
关联规则在冠心病中医临床证型诊断中的应用
循证医学信息化若干关键技术的研究
面向循证医学网络文献的SVM分类方法
一种用于互动型不良信息过滤的贝叶斯改进方案
基于不对称贝叶斯学习的图像检索相关反馈算法研究
面向科学基金管理数据数据仓库概念模型设计
一种结合独立性模型与差异评估的Co-Training改进方案
Regression analysis of the number of association rules
向量法关联规则挖掘在冠心病诊断中的应用
基于特征多视图提升Naive Bayesian的Boosting改进算法
基于模糊聚类的网络论坛热点话题挖掘
会议论文
Collaborative learning between visual content and hidden semantic for image retrieval
Correlation Analysis of Association Rules Based on Piecewise
Enhancing SVM active learning for image retrieval using semi-supervised bias-ensemble
Optimization of decision tree based on variable precision rough set
Association Rule Discovery with Fuzzy Decreasing Support on Syndrome Differentiation and Medication
Mining frequent closed itemsets using antecedent-consequent constraint and length-decreasing support
A Novel Features Partition Algorithm for Semi-Supervised Categorization
The Optimization and Improvement of the Apriori Algorithm
Association Rule Discovery with Fuzzy Decreasing Support on Syndrome Differentiation in Coronary Hea
A new digital audio watermaking scheme robust to desynchroniaztion attacks
Scaling up the Accuracy of Bayesian Classifier Based on Frequent Itemsets by M-estimate
Correlation Research of Association Rules and Application in the Data about Coronary Heart Disease
An Efficient Association Rules Mining Algorithm Based on Coding and Constraints
Bayesian Active Learning in Relevance Feedback for Image Retrieval
Asymmetric Bayesian Learning for Image Retrieval with Relevance Feedback
Asymmetric semi-supervised boosting for SVM active learning in CBIR
模糊聚类传递闭包失真问题研究
A Vector Operation Based Fast Association Rules Mining Algorithm
A novel data visualization method for science fund management based on GIS technology
Research on time-validity and incremental association rules
获奖
一种独立性模型与差异评估的Co-Training改进方案
一种独立性模型与差异评估的Co-Training改进方案
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循证医学信息化的智能技术研究
期刊论文 30 会议论文 14 获奖 1