基于Hadoop环境BP改进算法的脉象识别应用研究

目的分析脉象识别误差大小的影响因素,提高对海量脉诊数据的处理速度,探索减小脉象主观识别误差的方法。方法运用基于Hadoop环境的Map Reduce分布式计算方法改进BP算法,采用改进的BP算法对脉诊样本数据进行自学习,从而减小拟和误差。将中医电子脉诊仪采集的脉诊数据作为神经网络输入层,采用动量-学习率自适应调整快速BP算法对神经网络进行训练。结果在训练集(75%)768 M共35 890条数据中,单机模式正确预测29 150条,正确率为81.22%;Map Redece并行改进的BP算法模式正确预测35 841条,正确率为99.86%。结论与传统BP算法相比,基于Hadoop环境的Map Reduce分布式计算方法改进的BP算法模型拟合度误差更小,精确度更高。

基于区分矩阵的妇科方剂配伍规律研究

目的基于区分矩阵,研究治疗妇科病的方剂配伍规律。方法收集1990年8月~2016年8月在全国8所中医院妇科门诊22315例妇科疾病患者的用药处方,将处方数据标准化后导入系统,采用区分矩阵的属性约简方法,研究妇科病的方剂配伍规律。结果得出治疗痛经的核心药物有枸杞、盐黄柏、山楂炭等,治疗湿热白带的核心药物有玄参、八宝散、炒蔓荆子等,治疗阴道炎的核心药物有浮小麦、杜仲炭、炒内鸡金等。结论利用区分矩阵的属性约简方法能够提取妇科疾病中医方剂关键用药,获得的用药规律符合临床应用,可以指导临床用药。

中药材网络销售的思考与探讨

目前网上销售西药和中成药比较多,而销售中草药却很少。文章就目前基于网络模式的药品销售现状进行分析,指出中草药在网上销售的问题,对网上销售中草药的前景进行分析和预测。