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| 基于生物网络的关联模式挖掘方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者: 左晓晗
 Adobe PDF(1976Kb) |  收藏 | 浏览/下载：230/0 | 提交时间：2015/09/02
人工智能 数据挖掘 特征选择 生物网络 证候模式 问诊模型 表型 基因 Artificial Intelligence Data Mining Feature Selection Biological Network Phenotype Pattern Phenotype Gene |
| 信息熵在中医数据计算中的应用研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010
作者: 郑荣尧
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信息熵 离散化 贡献度 特征选择 支持向量机 Information Entropy Discretization Contribution Degree Feature Selection Svm |
| 基于生物网络的中医药领域 知识发现关键技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者: 代文
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生物网络 有效成分预测 通路模式 证候分析 支持向量机 关联预测 矩阵分解 中医药 知识发现 Biological Network Active Component Pathway Pattern Syndrome Support Vector Machine Drug-disease Association Matrix Factorization Traditional Chinese Medicine Knowledge Discovery |
| 基于复杂网络的学习模型及在中医药领域的应用研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者: 宋江龙
Adobe PDF(2512Kb) | 收藏 | 浏览/下载：541/2 | 提交时间：2015/09/02
复杂网络 中医药 模块检测 症状网络 关系推理 Complex Network Traditional Chinese Medicine Module Detection Symptom Network Relation Reasoning |
| 复杂系统建模——熵及其演化在数据相关性中的应用研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2009
作者: 陈静
Microsoft Word(2826Kb) | 收藏 | 浏览/下载：187/0 | 提交时间：2015/09/02
复杂系统 信息熵 关联度 证候 相关 分划 诊断标准 演变 Complex System Information Entropy Correlative Measure Syndrome Association Partition Diagnostic Criteria Evolvement |
| 中医证候的复杂系统建模及其与疾病的相关性研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2008
作者: 陈建新
Adobe PDF(1234Kb) | 收藏 | 浏览/下载：1253/0 | 提交时间：2015/09/02
复杂系统 信息熵 相关 中医 证候 有监督方法 随机神经网络 宏观子集 微观子集 Complex System Information Entropy Association Traditional Chinese Medicine Syndrome Supervised Method Random Neural Network Macroscopical Subset Microcosmic Subset |
| 复杂系统建模——一类智能计算模型及其应用研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2007
作者: 孙占全
Microsoft Word(3662Kb) | 收藏 | 浏览/下载：106/0 | 提交时间：2015/09/02
复杂系统 信息熵 相关 特征提取 综合评价 辨证论治 Complex System Information Entropy Correlation Feature Selection Synthetic Evaluation Differentiation Of Syndromes |
| 一类复杂系统的熵方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2005
作者: 赵亚丽
收藏 | 浏览/下载：129/0 | 提交时间：2015/09/02
信息熵 证候方剂 最大互信息原则 随机图 Entropy Syndrome Formula Stochastic Graph Maximum Mutual Information Principle |
