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。

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％。

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。

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。

诊断工具与动态性能观察，给人一种良好的印象，希望对你有所帮助。

体质辨识的数据库资源，表一共就有 50 个，分类还挺细的，适合搞中医智能识别或者做健康建模的朋友拿来练练手。数据结构设计得比较完整，字段命名也清晰，能直接上手建模或者写接口，少了多清洗的烦恼。 数据库表的设计参考也给得挺全，像是Authors表、全国地址的标准库这些，拿来做测试数据或者跑个数据验证都挺方便的。想做项目 demo 的，直接配上这些就能跑起来，省时间。 另外还有一些比较边缘但实用的资源，比如PDF 积分变换表，对搞评分体系或者做用户体质打分系统的开发也有。你要是对Apache Hadoop有兴趣，那篇中文版权威指南也能顺手读一读，虽然和这个数据库没直接关系，但知识扩展一下总没坏处。

Statspack 能够记录数据库运行时的各种统计信息，包括等待事件。通过分析 Statspack 报告，可以识别数据库性能瓶颈。 诊断步骤: 识别 Top 5 等待事件: 排除空闲等待事件，关注排名前五的等待事件。 分析 Enqueue 等待: 如果 Top 5 等待事件中出现 Enqueue 等待，则需要进一步分析。 确定 Enqueue 等待资源: 查看 Enqueue 等待的具体资源，例如 ST 表锁。 定位问题 SQL 语句: 分析 Statspack 报告，找到访问 Enqueue 等待资源的 SQL 语句。 通过以上步骤，可以有效地诊断和解决由等待事件引起的数据库性