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631.
本研究主要挖掘数据,分析中药治疗房颤的用药规律,并通过网络药理学、分子对接及分子动力学方法探究其核心药对机制。检索知网、维普等数据库的中医药治疗房颤的临床资料,运用SPSS Modeler 18.0进行关联规则分析房颤用药规律;通过TCMSP数据库、OMIM和DrugBank等数据库分析核心药对的活性成分及潜在靶点,构建房颤靶点-活性成分-药物网络;通过String数据库得到房颤核心靶点PPI网络,以及使用Metascape进行GO生物功能分析和KEGG通路分析;对关键成分与关键靶点进行分子对接验证,最后进行分子动力学模拟。结果显示:治疗房颤用药频率前五分别是丹参、炙甘草、麦冬、桂枝和当归,高频药对有“丹参-苦参”、“麦冬-五味子”等。对“丹参-苦参”核心药分析发现其通过槲皮素、木犀草素和丹参酮ⅡA等关键成分作用于房颤AKT1、TNF、IL-6、VEGFA、IL-1β和CASP3核心靶点,参与NF-κB信号通路、cGMP-PKG信号通路和AMPK等通路。分子对接显示,槲皮素、木犀草素、丹参酮ⅡA与AKT1、CASP3、IL-1β等靶点紧密结合,AKT1-丹参酮ⅡA为结合亲和力最高的复合... 相似文献
632.
以数据挖掘技术为手段，通过对高考历史数据的全面分析构建招考志愿填报的辅助决策支持系统，诣在为考生填报志愿提供辅助决策支持。系统运用数据仓库的数据预处理技术和多维建模技术构建以录取数据分析为主题的数据仓库。运用联机分析技术对数据进行多维分析，以及数据挖掘技术中的分类方法实现志愿填报的辅助决策。 相似文献
633.
634.
在信息技术迅猛发展的今天，农业信息网站的功能也有待提高，不仅要做到能够浏览、查询和下载，而且要进一步发展，实现对数据的动态分析与预测。专业的数据挖掘在技术上能够做到，但是由于太强的专业性并不能被普通的农业人员使用。在分析了目前农业平台存在问题的基础上，提出了构建基于数据挖掘的智慧农业平台的设想，对于一些基本必要的如地力等级分析和产量预测等功能进行了设计与实现，具有操作简单、易于分析等特点。 相似文献
636.
本文以创新理论和情报理论为出发点，采用中国知识产权网(China Intellectual Property Right Net, CNIPR)和全球技术信息及运营平台(IncoPat)作为此次专利分析数据库的数据来源，利用定量研究与聚类分析相结合的方法，通过对专利数据统计分析，从宏观层面多角度分析全球牧草领域发展动态，对所筛选的专利数据进行深入挖掘，分析全球主要国家牧草领域综合技术水平，针对核心专利进行分析，剖析我国牧草领域专利技术布局与竞争态势，为提升我国牧草领域发展力，以及优化相关资源配置提供重要的产业技术情报，进而增强我国牧草领域整体竞争力。 相似文献
637.
638.
利用26个财务变量建立分类回归树模型对会计信息失真进行识别研究,结果表明所建模型对会计信息失真企业的正确识别率达到80%以上,能将第二类错误率控制在20%以下.实证还发现留存收益在总资产中的比率小于2%的公司很容易出现会计信息失真,最后作者利用8年数据对该结果进行检验,表明其识别能力非常出色. 相似文献
639.
该研究运用网络爬虫技术对淘宝网上的葛根粉商品进行信息收集，并使用K-Means分析法对葛根粉商品的月销量、价格、收藏量、评论量和评分进行聚类分析，总结出我国葛根粉电商产品的发展现状，并为葛根粉电商产品经营提出相应建议。研究发现，目前我国葛根粉电商产品主要集中在湖北、江苏、湖南、安徽、浙江、江西，占比为69.99%；价格区间为4.60～56.00元/500 g的葛根粉电商产品为“红海市场”商品，竞争最为激烈，价格区间为56.00～133.00元/500 g的葛根粉电商产品为“蓝海市场”商品，是利润的主要来源，葛根粉电商中的高端产品因存在一定的溢价而购买人数较少，为“金牛市场”商品；绝大多数葛根粉电商产品的收藏量与评论量都低，可能是因为葛根粉电商行业总体顾客关注度较低，市场规模较小；葛根粉电商商品评分与月销量总体呈显著的正相关关系。在此基础上，提出提升商品精深加工、多元化水平，占据更大市场份额；改进商品铺货策略，打造全系列商品体系；采用多种策略，提高商品综合评分等建议。 相似文献
640.
数据的大幅增长和人工智能技术的快速发展为土壤环境科学研究带来新的思路与发展机遇。本文系统梳理人工智能数据挖掘在土壤环境领域的应用研究现状和前沿动态，归纳评述主要研究热点，提出面临的挑战。采用文献计量和知识图谱分析方法对中国知网（CNKI）和Web of Science文献数据库中截至2021年的相关主题文献进行可视化分析。分析结果表明，人工智能数据挖掘在土壤环境领域的应用研究从2000年左右起步，目前正处于快速发展阶段；中国学者在该领域做出大量贡献，成为国际上最重要的研究力量之一。文献知识图谱分析结果显示，土壤污染预测评价、有机碳空间分布预测制图是国内外学者共同关注的热点方向；我国学者在土壤污染溯源、场地土壤污染评价与修复管控决策两个应用方向的研究处于优势地位。随着数据“孤岛”、数据隐私保护、模型可解释性等一系列问题的逐步被克服，基于人工智能技术的数据挖掘将给土壤环境实时监测、评估、预测预警及管理决策带来深远的影响。 相似文献