1、中醫(yī)藥是中華民族具有幾千年傳統(tǒng)的醫(yī)藥學，積累了豐富的經驗，擁有了浩瀚的文獻，中華民族繁衍生息到現在充分證明了中醫(yī)頑強的生命力和實用價值。目前國家對中醫(yī)藥信息化的重視，建成和完善了大量的中醫(yī)藥數據庫。如何更好的利用這些數據，如何利用計算機來加快發(fā)現新知識的過程，是中藥信息化研究的重點。 數據挖掘與知識發(fā)現技術可以從大量的數據中抽取出隱含的、以往未知而又非常有意義和有用的信息。本課題繼續(xù)南京中醫(yī)藥研究所信息平臺的建設，將數據挖掘與知

2、識發(fā)現技術應用到中藥藥組、藥隊的挖掘中，設計實現了中藥配方系統(tǒng)，為新藥研發(fā)人員提供良好的決策支持，促進中醫(yī)藥更快地向現代化、國際化發(fā)展。 本文做了如下四方面的工作： 1、中醫(yī)藥原始數據的不規(guī)則，使數據挖掘難以進行。提出了一套數據預處理方法，結合數據歸約技術、聚類方法、模糊集理論，成功將中藥專利數據規(guī)范化，為數據挖掘算法提供了模糊化表示的數值型數據。 2、根據中醫(yī)藥數據的特點及課題的目標，在FP-growth算法的

3、基礎上進行了一系列改進。在同一樹中引入多維結點，提出了混合維TCM FP樹及其建樹算法。采用了中藥的模糊隸屬度作為結點的支持數，為規(guī)則增加了數值型的特性。 3、提出了TCMA算法用于挖掘TCM—FP樹中的維間最大頻繁項集。在中藥維度上應用了雙支持度，既縮小了挖掘的范圍又提高了規(guī)則的意義。針對最大頻繁項集提出了全新的搜索策略，省略不必要搜索的結點及其條件模式基與條件模式樹的構造。算法切合中藥TCM規(guī)則挖掘的實際意義，又比FP-gr