[1]
|
吉根林, 孙志挥. 数据挖掘技术[J]. 中国图象图形学报, 2001(8): 2-8.
|
[2]
|
肖铮. 常用的三种分类算法及其比较分析[J]. 重庆科技学院学报(自然科学版), 2020, 22(5): 101-106.
|
[3]
|
李燕. 海量数据与数据挖掘技术[J]. 医学信息学杂志, 2008, 29(12): 23-25.
|
[4]
|
Wu, X., Kumar, V., Ross Quinlan, J., et al. (2008) Top 10 Algorithms in Data Mining. Knowledge and Information Systems, 14, 1-37. https://doi.org/10.1007/s10115-007-0114-2
|
[5]
|
范铁兵, 宁秋萍, 杨志旭, 顾东黎, 朱晓博, 燕嫱. 基于数据挖掘技术的中医学隐性知识显性化分析[J]. 中国实验方剂学杂志, 2017, 23(10): 221-226.
|
[6]
|
唐敏. 关联规则挖掘算法在超市销售分析中的应用[J]. 计算机科学, 2006, 33(2): 149-150.
|
[7]
|
李洪燕, 万新. 基于关联规则分析的产品销售推荐的应用[J]. 四川理工学院学报: 自然科学版, 2013, 26(2): 36-38.
|
[8]
|
李昀洲, 陈璐. 考虑需求关联性的多供应商电商库存分配研究[J]. 上海理工大学学报, 2023, 45(2): 180-188.
|
[9]
|
赵韩, 刘生强. 基于多维关联规则驱动的新产品配置研究[J]. 合肥工业大学学报: 自然科学版, 2016, 39(12): 1585-1591.
|
[10]
|
许海柱, 张婷, 孙建立. 关联规则数据挖掘方法在中医药研究中应用进展[J]. 辽宁中医药大学学报, 2013, 15(12): 131-134. https://doi.org/10.13194/j.issn.1673-842x.2013.12.027
|
[11]
|
王磊, 刘东苏. 关联规则挖掘在图书馆信息服务中的应用[J]. 情报杂志, 2008, 27(2): 154-155+158.
|
[12]
|
郭鹏, 蔡骋. 基于聚类和关联算法的学生成绩挖掘与分析[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(17): 169-179.
|
[13]
|
Wu, W.-T., Li, Y.-J., Feng, A.-Z., et al. (2021) Data Mining in Clinical Big Data: The Frequently Used Databases, Steps, and Methodological Models. Military Medical Research, 8, Article No. 44.
https://doi.org/10.1186/s40779-021-00338-z
|
[14]
|
倪鹏飞, 刘高军, 宋璇涛. 中国城市竞争力聚类分析[J]. 中国工业经济, 2003(7): 34-39.
https://doi.org/10.19581/j.cnki.ciejournal.2003.07.005
|
[15]
|
常晶茹, 姚萱航, 张雪薇, 周仪, 刘翠晶, 刘霞. 黄芪属植物DNA条形码与聚类分析的研究[J]. 中草药, 2022, 53(22): 7201-7206.
|
[16]
|
唐华松, 姚耀文. 数据挖掘中决策树算法的探讨[J]. 计算机应用研究, 2001, 18(8): 18-19+22.
|
[17]
|
张海燕, 刘岩, 马丽萌, 苑津莎, 巨汉基, 魏彤珈. 决策树算法的比较与应用研究[J]. 华北电力技术, 2017(6): 42-47. https://doi.org/10.16308/j.cnki.issn1003-9171.2017.06.008
|
[18]
|
林文怡, 宛小燕, 刘元元. 常见新近决策树算法及其在卫生领域中的应用[J]. 现代预防医学, 2019, 46(23): 4233-4237+4242.
|
[19]
|
Song, Y.-Y., Lu, Y. 用于分类与预测的决策树分析(英文) [J]. 上海精神医学, 2015, 27(2): 130-135.
|
[20]
|
何珊, 刘振东, 马小林. 信用评分模型比较综述——基于传统方法与数据挖掘的对比[J]. 征信, 2019, 37(2): 57-61.
|
[21]
|
Angermueller, C., Pärna-maa, T., Parts, L., et al. (2016) Deep Learning for Computational Biology. Molecular Systems Biology, 12, 878. https://doi.org/10.15252/msb.20156651
|
[22]
|
李炳臻, 刘克, 顾佼佼, 姜文志. 卷积神经网络研究综述[J]. 计算机时代, 2021(4): 8-12+17.
|
[23]
|
张驰, 郭媛, 黎明. 人工神经网络模型发展及应用综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 57-69.
|
[24]
|
周飞燕, 金林鹏, 董军. 卷积神经网络研究综述[J]. 计算机学报, 2017, 40(6): 1229-1251.
|
[25]
|
孙肇阳, 吕桂娇, 郭义, 陈波, 陈勇, 马铭泽. 中医诊疗复杂巨系统的人工神经网络建模原理[J]. 中华中医药杂志, 2022, 37(10): 5841-5844.
|
[26]
|
Akkus, Z., Galimzianova, A., Hoogi, A., et al. (2017) Deep Learning for Brain MRI Segmentation: State of the Art and Future Directions. Journal of Digital Imaging, 30, 449-459. https://doi.org/10.1007/s10278-017-9983-4
|
[27]
|
张文修, 梁怡. 遗传算法的数学基础[J]. 西安交通大学学报, 2000, 34(12): 5.
|
[28]
|
骆志高, 田海泉, 仇学青. 遗传算法在故障诊断中的应用研究综述[J]. 煤矿机械, 2006(1): 169-172.
https://doi.org/10.13436/j.mkjx.2006.01.076
|
[29]
|
李嘉旗, 杨铭, 焦丽静, 黄默菲, 许玲. 基于遗传算法的中医药治疗肺癌核心有效处方的发现及实验研究[J]. 中华中医药杂志, 2018, 33(9): 4143-4146.
|
[30]
|
Wu, W.-T., Li, Y.-J., Feng, A.-Z., et al. (2021) Data Mining in Clinical Big Data: The Frequently Used Databases, Steps, and Methodo-logical Models. Military Medical Research, 8, Article No. 44.
https://doi.org/10.1186/s40779-021-00338-z
|
[31]
|
Lee, C.H. and Yoon, H.J. (2017) Medical Big Data: Promise and Challenges. Kidney Research and Clinical Practice, 36, 3-11. https://doi.org/10.23876/j.krcp.2017.36.1.3
|
[32]
|
梁书彤, 郭茂祖, 赵玲玲. 基于机器学习的医疗决策支持系统综述[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(19): 1-11.
|
[33]
|
Yu, W., Liu, T., Valdez, R., et al. (2010) Application of Support Vector Machine Modeling for Prediction of Common Diseases: The Case of Diabetes and Pre-Diabetes. BMC Medical Informatics and Decision Making, 10, Article No. 16.
https://doi.org/10.1186/1472-6947-10-16
|
[34]
|
Haldar, P., Pavord, I.D., Shaw, D.E., et al. (2008) Cluster Analysis and Clinical Asthma Phenotypes. American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine, 178, 218-224. https://doi.org/10.1164/rccm.200711-1754OC
|
[35]
|
Mashraqi, A., Halawani, H., Alelyani, T., et al. (2022) Predic-tion Model of Adverse Effects on Liver Functions of COVID-19 ICU Patients. Journal of Healthcare Engineering, 2022, Article ID: 4584965.
https://doi.org/10.1155/2022/4584965
|
[36]
|
Hu, Z., Tang, J., Wang, Z., et al. (2018) Deep Learning for Im-age-Based Cancer Detection and Diagnosis—A Survey. Pattern Recognition, 83, 134-149. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2018.05.014
|
[37]
|
王霄, 朱恩照, 艾自胜. 卷积神经网络的原理及其在医学影像诊断中的应用[J]. 中国医学物理学杂志, 2022, 39(12): 1485-1489.
|
[38]
|
Acharya, U.R., Fujita, H., Oh, S.L., et al. (2017) Application of Deep Convolutional Neural Network for Automated Detection of Myocardial Infarction Using ECG Signals. Information Sciences, 415-416, 190-198.
https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.06.027
|
[39]
|
Nour, M., Cömert, Z. and Polat, K. (2020) A Novel Medical Diag-nosis Model for COVID-19 Infection Detection Based on Deep Features and Bayesian Optimization. Applied Soft Com-puting, 97, Article 106580.
https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106580
|
[40]
|
Arunachalam, S. and Sethumathavan, G. (2022) An Effective Tu-mor Detection in MR Brain Images Based on Deep CNN Approach: i-YOLOV5. Applied Artificial Intelligence, 36, Arti-cle 2151180.
https://doi.org/10.1080/08839514.2022.2151180
|
[41]
|
Karaolis, M., Moutiris, J.A., Hadjipanayi, D., et al. (2010) Assessment of the Risk Factors of Coronary Heart Events Based on Data Mining with Decision Trees. IEEE Transac-tions on Information Technology in Biomedicine, 14, 559-566. https://doi.org/10.1109/TITB.2009.2038906
|
[42]
|
郁小红, 钱棪梅, 周晨洁, 马越, 唐艳超, 邹玲莉. 应用TreeNet算法建立原发性高血压早期预测模型[J]. 预防医学, 2022, 34(9): 923-927. https://doi.org/10.19485/j.cnki.issn2096-5087.2022.09.012
|
[43]
|
Arenja, N., Breidthardt, T., Socrates, T., et al. (2011) Risk Stratification for 1-Year Mortality in Acute Heart Failure: Classification and Regres-sion Tree Analysis. Swiss Medical Weekly, 141, w13259.
https://doi.org/10.4414/smw.2011.13259
|
[44]
|
Acharya, U.R., Fujita, H., Oh, S.L., et al. (2017) Application of Deep Convolutional Neural Network for Automated Detection of Myocardial Infarction Using ECG Signals. Information Sciences, 415-416, 190-198.
https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.06.027
|
[45]
|
黄嘉韵, 郭宏, 邝艳萍. 基于决策树算法的鼻鼽辨证规律初步研究[J]. 中华中医药杂志, 2016, 31(11): 4770-4773.
|
[46]
|
王星, 刘晓燕. 医疗大数据环境下的疾病预测模型研究[J]. 制造业自动化, 2022, 44(7): 24-27.
|
[47]
|
金楠楠, 马堃. 基于聚类及因子分析的功能失调性子宫出血中医证候要素研究[J]. 中国中药杂志, 2008, 33(13): 1622-1625.
|
[48]
|
王爱民, 沈兰荪, 赵忠旭. 监督FCM聚类算法及其在中医舌像自动分类中的应用[J]. 模式识别与人工智能, 1999, 12(4): 480-485.
|
[49]
|
袁楠, 金晖, 田玲, 蒋永光, 于中华. 基于聚类和模糊关联规则的中医药对量效分析[J]. 计算机应用研究, 2009, 26(1): 59-61.
|
[50]
|
段展辉, 刘桂荣. 基于数据挖掘探讨温补学派治疗郁证处方及用药规律[J]. 中药药理与临床, 2022, 38(4): 174-179.
|
[51]
|
蔡铃英, 傅丽芳. 以数据挖掘为基础的中医治疗冠心病处方用药规律研究[J]. 中国全科医学, 2021, 24(S1): 160-162.
|
[52]
|
冯梅, 王颖, 柏冬, 王俊宏. 基于数据挖掘的中医处方分析方法研究进展[J]. 世界中医药, 2022, 17(23): 3411-3416.
|
[53]
|
赵雪茹, 马利, 李淑琪, 李慧, 苏晓川, 赵移畛. 基于关联规则的骨质疏松性骨折中药熏洗处方用药规律研究[J]. 中国骨质疏松杂志, 2022, 28(1): 84-88.
|
[54]
|
芦锰, 周雨慧, 李晓宁, 孙昦丹, 郭金栋, 武博文, 武密山. 基于数据挖掘中医药治疗阿尔茨海默病用药规律研究[J]. 中国中药杂志, 2021, 46(6): 1558-1563.
|
[55]
|
但文超, 赵国桢, 何庆勇, 张辉, 李博, 张广中. 中医药处方数据挖掘的常见问题辨析与展望[J]. 中国中药杂志, 2023, 48(17): 4812-4818.
|