来源:《时珍国医国药》2017年第06期  作者:房裴裴;胡孔法;胡晨骏;谢佳东;
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基于FP-Tree的中药饮片频繁路径模式挖掘算法

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中药饮片产业作为我国中药产业甚至于医药产业的重要组成部分,是中药产业的三大支柱之一,还是我国医药行业拥有自主知识产权的产业之一[1]。要想发展好中药饮片产业,关键之一就是必须把控好质量关。中药饮片从种植到炮制到销售到食用,工序繁多,每一道工序都可能成为影响中药饮片质量的关键因素,当中药饮片出现质量问题时,质量溯源就显得尤为重要。我们可以利用物联网技术[2,3]和RFID技术[4]产生的中药饮片路径数据进行中药饮片质量溯源。物联网中包含大量以RFID、传感器设备、智能移动终端为代表的移动对象,利用RFID技术挖掘移动对象的频繁模式具有现实意义,其中最常用的是关联规则挖掘算法。在关联规则挖掘算法研究中,对于挖掘布尔型频繁项目集Apriori算法最有影响力。针对Apriori算法固有的产生大量候选集及重复扫描数据库造成运行效率很低的缺陷,Han J等人提出了不产生候选挖掘频繁项集的FP-Growth算法,频繁模式树FP-Tree是FP-Growth算法中的核心结构[5~11]。FP-Growth算法克服了上述缺点,既不产生候选项集,而且只需两次扫描数据库。这些算法频繁应用于物流管理、目标检测(本文共计3页)......[继续阅读本文]

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