中医诊断

海量中医电子病历的普及为数据挖掘提供了丰富的数据资源。利用关联规则算法，可以从这些数据中挖掘出年龄、疾病、症状等因素之间的潜在关联，为中医诊断提供辅助决策支持。

中医门诊数据库在课堂实例练习中应用信息技术课程。

中医证型的关联规则挖掘源码，属于那种你一看就知道能用得上的资源。用的是比较经典的Apriori和FP-Growth这些算法，逻辑清晰，代码也挺干净的，拿来改一改就能直接上项目。挖掘模型的构建思路也蛮值得借鉴。先是通过你的数据，找出一些有代表性的模式和趋势，再把这些模式扩展到整个数据集里，提取出不少有参考价值的统计信息。响应也快，执行效率还不错。数据结构这块也做得比较规整，用起来省心。如果你对中医知识库建模感兴趣，或者刚好在搞医疗方向的数据，这套代码可以说是个不错的起点。你甚至可以套进去自己的业务逻辑，玩出点花来。另外，里面还贴心地加了一些参考链接，比如 关联规则挖掘 和 挖掘综述，不懂的地方也

本研究探讨了多尺度信息在中医文本关系抽取中的应用，提升抽取准确性和效率。

嗯，这份《基于数据挖掘中医名家辨治 IgA 肾病规律.pdf》文档的内容挺有意思的，主要是中医名家的治疗规律，结合了数据挖掘的思路。你可以看到，这些方法结合了多前沿技术，挺有参考价值的。如果你对中医治疗和数据挖掘结合的案例感兴趣，内容绝对不会让你失望。 相关的资源也不错，比如基于 Hadoop 云平台的中医数据挖掘系统设计，适合你深入了解大数据在中医领域的应用。而且，还有一些关于中医证型的关联规则挖掘项目，如果你想做一些 Python 项目的练习，也可以去看一看。 要是你想进一步深入，探寻数据中序列规律的文章也不错，教你如何挖掘数据中的潜在模式，你更好地理解中医的证型。是结合数据库和数据挖掘技

中医“症-证”分析在中医诊断学和中医证候分析中非常重要。该文以数据挖掘技术为手段对选取的古方进行“症-证”研究，对古方的主治症状进行规范，挖掘“症-证”之间的关系，从而判定方剂的主治证、兼治证。为了挖掘中医“症-证”之间的关系，提出了基于KNN的挖掘算法和基于贝叶斯的挖掘算法。对比实验证明，基于贝叶斯方法正确率达到65.76％，高于KNN的62.50％。

智能诊断的相关论文集对这个领域的研究进行了深入探讨。里面包括了智能诊断、故障诊断和数据挖掘三个核心方向。你可以了解如何用计算机科学、人工智能以及机器学习来检测设备故障和预测潜在问题，挺有实际价值的。如果你在工作中需要设备维护或故障诊断，这些论文会给你带来不少启发。比如，**智能诊断**通过神经网络和模式识别技术实时监测设备状态，发现潜在问题。而**故障诊断**则通过设备数据，帮你快速定位故障原因。再加上**数据挖掘**，能够从海量数据中提取有用的模式，提前预防问题。整体来看，这些论文能你更好地理解这些技术的应用，提升诊断准确性和工作效率。如果你在相关领域工作，这些资料就像是一个不错的资源库，值

目的：探讨抑郁症临床中医舌、脉象的分布规律。方法：统计分析近10年抑郁症文献资料，筛选146例样本。结果：舌质淡占58.9%，脉象以沉细为主占45.2%；抑郁症患者舌质淡、苔薄白、脉沉细的分布特点明显。

中医开发的资源里，2 万个术语词典数据还挺少见的。这个 XLS 和 MDB 格式的文件，收了 20109 条中医名词，分类清晰，查找方便。不管你是做可视化、搜索还是词义抽取，用它打底挺稳当。 中医名词的数量够多，格式也通用，用Excel轻松，丢进Access也能直接跑查询。适合做词库、联想输入、概念提取那类功能，拿来就能上手。 配套还有不少相关资源，像中医证型挖掘的 Python 项目，你如果想搞点文本挖掘或智能诊断的方向，可以直接参考思路。另外还有不少基于规则的、舌象脉象的数据汇总，也蛮实用。 做中医方向的系统开发，尤其是搞辅助诊断、文本抽取、数据建模的，用这个词库起步比较省事。数据量不小，

基于数据驱动的造纸过程能耗异常诊断，分析过程数据模式，构建知识库，提升监测与异常诊断能力，指导企业精益运营。