马 健，董 辉，盛 魁 (亳州职业技术学院信息工程系，安徽 亳州 236800)

数据挖掘技术在中药提取信息分析中的应用

马 健，董 辉，盛 魁 (亳州职业技术学院信息工程系，安徽 亳州 236800)

中药提取在中药生产中占有十分重要的地位，在中药提取过程中，生产参数数据和产品质量数据往往会出现一些问题。将改进的FP-Growth算法和k-means聚类算法应用于中药生产，并对生产过程中的数据进行分析。结果表明，利用数据挖掘技术可以解决中药提取过程中存在的数据问题，从而提高生产效率和产品质量。

数据挖掘；关联规则；中药提取；FP-Growth算法

数据挖掘技术能够在大量的数据中分析出对企业生产决策和经营决策提供帮助的信息，关联规则挖掘和聚类分析是数据挖掘中非常重要的2种类型，FP-Growth 算法是实现关联规则挖掘的经典算法。笔者在分析FP-Growth 算法的基础上将其进行改进，并利用该算法和k-means算法对中药提取信息进行分析挖掘，以便为中药生产企业提供一定帮助，从而提高生产效率和产品质量。

1 关联规则挖掘

关联规则挖掘的问题描述如下：设I={i1,i2,i3,…,in}是数据项的集合，D={T1,T2,…,Tn}是一个事务数据库,其中每个事务T是数据项集I的子集，即T⊆I，每个事务T有一个标识符TID与之相关。如果I的一个子集X满足X⊆T，则称事务T包含项目集X。一个关联规则就是形如X⟹Y的蕴涵式，即X⊆I，Y⊆I，X∩Y=Φ，此处，“⟹”称为“关联”操作，X称为关联规则的先决条件，Y称为关联规则的结果。例如，中药信息提取中，提取过程为A，固含量为B，则可用关联规则R表示为：R:A⟹B。……