基于遗传算法的中药药对挖掘系统的设计与实现.doc

用数据挖掘技术研究了中药方剂配伍的规律。主要工作：分析了关联规则存在的问题，引入双向关联规则的概念；介绍了遗传算法的基本原理，研究了遗传算法在数据挖掘中的应用；将方剂库转换为位图矩阵，大大提高搜索效率；开发了一个基于遗传算法的中药药对药组挖掘系统。论文组织如下：介绍了研究背景和意义；阐述了相关的理论基础；提出了系统的设计方案；详细展示了基于遗传算法的双向关联规则挖掘系统的实现过程，包括位图矩阵的实现，个体的编码方法，适应度函数的设计，规则的提取，选择、交叉、变异等遗传操作的实现等；利用脾胃类方剂库对系统进行了测试，并对测试结果进行了分析。结果证明：该系统能够快速高效地从方剂库中找出具有重要意义的药对药组，对中医药的研究发展有一定意义。 关键词：数据挖掘；置信度；双向关联规则；遗传算法 本文主要探讨了如何运用数据挖掘技术来研究中药方剂的配伍规律，特别是通过引入遗传算法来提升挖掘效率。在中药领域，方剂的配伍是决定药效的关键因素，而传统的关联规则分析存在局限性，因此作者提出了双向关联规则的概念，以更全面地揭示药物之间的相互作用。 遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，它通过模拟自然选择、遗传和突变等过程来寻找最优解。在本研究中，遗传算法被应用于数据挖掘，以解决中药方剂配对的问题。将方剂库转化为位图矩阵，这一转换大大提升了在大量数据中寻找关联规则的速度。位图矩阵可以高效地表示和处理数据，降低计算复杂度。 在系统设计中，个体的编码方法是关键，每个个体代表可能的药对组合，通过编码方式将这些组合转化为可遗传的“基因”形式。适应度函数则是衡量个体优劣的标准，用于决定哪些个体在进化过程中更有可能被保留下来。在遗传操作中，选择、交叉和变异策略确保了算法的全局搜索能力和多样性，避免陷入局部最优。 规则提取是挖掘过程的核心，系统通过计算置信度来评估规则的重要性。置信度是衡量关联规则可靠性的指标，表示在已知一个事件发生的情况下，另一个事件发生的概率。双向关联规则在此基础上考虑了两个事件同时发生的概率，使得规则挖掘更为精确。 在实际测试中，该系统使用脾胃类方剂库进行验证。通过对测试结果的分析，证明了该系统能够在短时间内找出具有临床意义的中药药对药组，对于推动中医药研究具有积极的促进作用。这不仅有助于理解中药的配伍原理，还能为新药研发提供指导。 总结来说，本文提出了一种基于遗传算法的中药药对挖掘系统，通过双向关联规则和位图矩阵优化了数据挖掘过程，提高了搜索效率。该系统在实际应用中表现出了良好的性能，为中医药领域的研究提供了新的工具和方法。未来，可以进一步扩展该系统，纳入更多药效数据，以期在更大范围内挖掘出更多有价值的中药配伍规律。