【摘 要】
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目的:基于数据挖掘技术研究陈潮祖教授治疗津液停聚证候的用药规律,为临床用药及新药研发提供参考.方法:收集整理《陈潮祖医案精解》、《陈潮祖临证精华》与《中医治法与方剂》中收载的津液停聚证候医案,并且运用Microsoft Excel2019建立方药数据库.将方药数据以医案形式录入中医传承辅助平台,采用频次统计、关联规则分析、复杂系统熵聚类等数据挖掘方法,分析挖掘用药规律.结果:共纳入105个医案,涉及148味中药,所用药物性味以甘温为主,主要归脾、肺、胃三经,白术、茯苓、甘草、桂枝是最高频次药物.关联规则分
【机 构】
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成都中医药大学临床医学院,四川 成都 610075;成都中医药大学附属医院,四川 成都610075
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目的:基于数据挖掘技术研究陈潮祖教授治疗津液停聚证候的用药规律,为临床用药及新药研发提供参考.方法:收集整理《陈潮祖医案精解》、《陈潮祖临证精华》与《中医治法与方剂》中收载的津液停聚证候医案,并且运用Microsoft Excel2019建立方药数据库.将方药数据以医案形式录入中医传承辅助平台,采用频次统计、关联规则分析、复杂系统熵聚类等数据挖掘方法,分析挖掘用药规律.结果:共纳入105个医案,涉及148味中药,所用药物性味以甘温为主,主要归脾、肺、胃三经,白术、茯苓、甘草、桂枝是最高频次药物.关联规则分析得到16个常用药物组合和4个药物组合关联规则,系统熵聚类挖掘出10个核心药组与潜在新方.结论:陈潮祖教授治疗津液停聚证候立足于气血津液和脏腑功能的整体关系,尤其注重三焦的枢纽作用,治疗以运脾化湿、利湿泄浊为主,辅以理气行津、调血和营、宣肺利气、调肝解郁、温肾化气、清热宣郁、温阳散寒.
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针对化工旋转机械故障识别困难的问题,以旋转机械离心泵为例,通过分析二维卷积神经网络存在的问题,对卷积神经网络故障识别模型进行优化.首先利用小波变换等方法对机械振动信号进行特征提取,得到显著特征集,再利用降维方法去除不必要的环境噪音等冗余特征,使特征信息更容易被卷积神经网络识别;然后构建基于一维卷积神经网络的旋转机械故障识别模型,进行特征识别;最后,通过仿真试验,对上述改进后的故障识别模型进行验证.结果表明,通过特征提取优化和降维优化的一维卷积神经网络模型,训练时间极短,模型构建快速,同时具有更高的旋转机械
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