基于超星发现系统的数据分析--以江西中医药大学国内论文为例
基于大数据的中医文献数据挖掘
基于大数据的中医文献数据挖掘引言概述：随着大数据技术的发展，越来越多的领域开始应用数据挖掘技术来发现隐藏在海量数据中的规律和价值。
中医作为中国传统医学的重要组成部分，其文献资料丰富而繁杂，如何利用大数据技术进行中医文献数据挖掘，已成为当前研究的热点之一。
本文将从数据挖掘的角度，探讨基于大数据的中医文献数据挖掘的方法和应用。
一、数据预处理：1.1 数据清洗：中医文献数据来源广泛，包括书籍、论文、临床案例等，其中可能存在错误、重复或不完整的数据，需要进行清洗处理，确保数据的准确性和完整性。
1.2 数据集成：将来自不同来源的中医文献数据进行整合，建立统一的数据集，方便后续的分析和挖掘。
1.3 数据转换：对数据进行格式转换和规范化处理，使得数据能够被标准化的数据挖掘工具和算法所识别和处理。
二、特征提取与选择：2.1 关键词提取：通过自然语言处理技术，提取中医文献中的关键词，以便后续对文献内容进行分析和挖掘。
2.2 主题模型分析：利用主题模型技术，对中医文献进行主题提取和分析，发现文献中隐藏的主题和关联性。
2.3 特征选择：根据挖掘目标和需求，选择合适的特征进行分析，提高数据挖掘的效率和准确性。
三、数据挖掘算法应用：3.1 关联规则挖掘：通过关联规则挖掘算法，发现中医文献中的关联规律和规则，揭示中医理论和实践中的内在联系。
3.2 聚类分析：利用聚类算法对中医文献进行分组和分类，发现其中的潜在模式和规律，为中医研究和实践提供参考。
3.3 预测建模：基于中医文献数据，建立预测模型，预测疾病发展趋势、药物疗效等，为临床实践提供科学依据。
四、结果分析与应用：4.1 结果可视化：将数据挖掘的结果进行可视化展示，以图表、图像等形式呈现，方便用户理解和应用。
4.2 结果解释：对数据挖掘结果进行解释和分析，揭示其中的规律和意义，为中医研究和实践提供参考。
4.3 结果应用：将数据挖掘的结果应用于中医临床实践、药物研发等领域，促进中医医学的发展和传播。
基于大数据的中医文献数据挖掘
基于大数据的中医文献数据挖掘一、引言中医作为中国传统医学的重要组成部分，拥有悠久的历史和丰富的理论体系。
随着大数据技术的快速发展，中医文献数据挖掘成为了一项重要的研究领域。
本文旨在介绍基于大数据的中医文献数据挖掘的相关内容，包括数据来源、挖掘方法和应用实例等。
二、数据来源中医文献数据挖掘的第一步是确定数据来源。
中医文献包括古代经典著作、临床案例、医案等多种形式。
目前，许多中医文献已经被数字化，可以通过网络获取。
常见的中医文献数据库包括中国中医药信息网、中国国家图书馆数字资源库等。
这些数据库提供了大量的中医文献数据，可以作为中医文献数据挖掘的数据源。
三、挖掘方法中医文献数据挖掘的方法多种多样，常用的方法包括文本挖掘、关联规则挖掘和主题模型等。
1. 文本挖掘文本挖掘是指从大量的文本数据中提取有用的信息和知识。
在中医文献数据挖掘中，可以通过文本挖掘方法提取中医药的关键词、病症描述、治疗方法等信息。
例如，可以使用自然语言处理技术对中医文献进行分词、词性标注和命名实体识别，从而得到中医药的相关信息。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是指从数据集中发现项之间的关联关系。
在中医文献数据挖掘中，可以利用关联规则挖掘方法发现中医病症与治疗方法之间的关联关系。
例如，可以通过挖掘中医文献数据，发现某些中医病症常常与特定的中药方剂相关联，从而为中医临床提供参考。
3. 主题模型主题模型是一种用于发现文本数据中潜在主题的统计模型。
在中医文献数据挖掘中，可以使用主题模型方法发现中医文献中的潜在主题。
例如，可以通过主题模型方法分析中医文献中的病症描述和治疗方法，从而得到中医药的研究热点和趋势。
四、应用实例中医文献数据挖掘在医学研究和临床实践中具有重要的应用价值。
以下是一些应用实例：1. 中医药知识图谱构建通过挖掘中医文献数据，可以构建中医药知识图谱，将中医药的相关知识以图谱的形式展示出来。
中医药知识图谱可以帮助医生和研究人员更好地理解中医药的理论体系和临床应用。
基于大数据的中医文献数据挖掘
基于大数据的中医文献数据挖掘引言概述：随着大数据时代的到来，中医文献数据挖掘成为了一项热门的研究领域。
通过挖掘中医文献中的大量数据，我们可以深入了解中医的理论体系、疾病诊断与治疗方法，并为中医的传承与创新提供有力的支持。
本文将介绍基于大数据的中医文献数据挖掘的相关内容。
一、中医文献数据的收集与整理1.1 中医文献的来源中医文献数据的来源包括古代医书、中医院校的临床实践数据、中医药企业的研究数据等。
古代医书是中医文献数据的重要来源，包括《黄帝内经》、《伤寒杂病论》等经典著作。
此外，中医院校的临床实践数据和中医药企业的研究数据也是中医文献数据的重要组成部分。
1.2 中医文献数据的整理与标注中医文献数据的整理与标注是中医文献数据挖掘的关键步骤。
在整理过程中，需要对文献进行分类、筛选和去重等操作，以确保数据的准确性和完整性。
同时，还需要对文献中的关键信息进行标注，如疾病名称、症状、治疗方法等，以便后续的数据分析和挖掘。
1.3 中医文献数据的存储与管理中医文献数据的存储与管理是保证数据挖掘效果的重要环节。
传统的数据库技术已经无法满足大规模中医文献数据的存储和查询需求，因此，需要采用分布式数据库、云存储等技术手段来存储和管理中医文献数据，以提高数据的存储和处理效率。
二、中医文献数据的预处理与清洗2.1 数据清洗中医文献数据中常常存在各种噪声和异常值，需要进行数据清洗来提高数据的质量。
数据清洗的主要任务包括去除重复数据、修复缺失值、处理异常值等。
通过数据清洗，可以提高后续数据挖掘的准确性和可靠性。
2.2 数据预处理中医文献数据的预处理是为了使数据适应后续的数据挖掘算法和模型。
预处理的主要任务包括数据变换、数据归一化、特征选择等。
通过数据预处理，可以提高数据挖掘的效果和性能。
2.3 数据集划分为了进行数据挖掘算法的训练和测试，需要将中医文献数据集划分为训练集和测试集。
划分数据集的主要目的是评估数据挖掘算法的性能和泛化能力。
文献检索作业_真题-无答案
文献检索作业(2017)(总分100,考试时间90分钟)一、单项选择题1. 联合国教科文组织从1995年起把每年的几月几号定为“世界阅读日”______。
A. 4月23日B. 4月26日C. 5月23日D. 5月26日2. 某书的索书号是R2-7/4238，其中的R2-7是指______。
A. 条码号B. 登录号C. 分类号D. 著者号3. 下列哪种文献是以作者本人的科研工作成果为依据而创作的原始文献______。
A. 一次文献B. 二次文献C. 零次文献D. 三次文献4. 下列哪种图书不属于工具书?______。
A. 字典B. 科技专著C. 手册D. 年鉴5. 期刊《经济学家》的国际标准刊号是：______。
A. ISBN 978-7-5086-1149-5B. IPC G06F17/50C. ISSN 1003-5656D. CN 11-2952/G26. 下列不是连续出版物是______。
A. 学位论文B. 报纸C. 年鉴D. 期刊7. 期刊论文记录中的“文献出处”是指：______A. 论文的作者B. 论文作者的工作单位C. 收录论文的数据库D. 刊载论文的期刊名称及年卷期、起止页码8. 利用高级检索指令在搜索引擎查中检索江西中医药大学网站(jxutcm.)中关于“招生简章”的检索式______。
A. 招生简章inurl:jxutcm.B. 招生简章site:jxutcm.C. 招生简章intitle:jxutcm.D. “江西中医药大学招生简章”9. 检索式中用以下哪种算符能查出概念相同或相近意思的检索词?______A. 逻辑非B. 截词符C. 逻辑或D. 逻辑与10. NOT算符的作用是______。
A. 提高检索的查全率B. 扩大检索结果C. 剔除某个概念D. 降低检索的查准率11. 改变布尔逻辑运算优先级的方法是使用什么符号?______A. 引号B. 括号C. 加号D. 乘号12. 信息外部特征包括信息的______、书名、来源、出版社、页次、年月、号码、文种等。
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中的困惑进行探讨ꎮ 结果 大多数学生认为不同于传统教学的 ＢＯＰＰＰＳ 模式ꎬ能够增强自主探究能力ꎻ也认为超星学习通平台能够激发学习兴
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基于CNKI数据库的中医药信息化发展文献计量分析
基于CNKI数据库的中医药信息化发展 文献计量分析桑宇慧^肖勇，摘要目的：了解中医药信息化发展研究现状，为中医药信息化政策研究提供参考。
方法：采用文献计量方法，在中国 知网CNKI 数据库中检索2005—2019年发表的与中医药信息化发展相关文献，从文献年份分布、著者分布、发表单位分布、 词频分布、集中与分散规律、被引频次分布、基金项目分布角度分析。
结果：检索得到431篇有效文献，文献数量呈增长趋 势，研究学者团体间合著较少，对高素质人才培养力度欠缺，研宄基金资助不足。
结论：中医药信息化发展研宄越来越受 关注，应加大基金投入，优化研宄成果，扩展交流途径，大力发展中医药信息化。
K •键M 中医药信息化发展文献il •量D o i:10.3969/j.is sn.1673-7571.2020.07.009 I 屮丨妇分类4】R 319; R 2—03丨文献标识fill AThe Literature Quantitative Analysis ofTCM Infonnation l^esearch Based on CNKI Database / SANG Yu-hui, XIAO Yong//China Digital Medicine.—2020 15(07): 26 to 30A bstract Objective: To understand the status quo of C'hinese medicine informatization research and provide reference for the research of Chinese medicine informatization policy. Methods: The literature related to the development of C'hinese medicine inform«itization was retrieved in the database of CNKI from 2005 to 2019 by literature measurement. This paper analyzes the distribution of year distribution, author distribution, publication unit distribution, word frequency distribution, concentration and dispersion rule, cited frequency distribution and fund project distribution. Results: 431 valid documents were retrieved; The number of documents showed an increasing trend. There were few c 〇—authorships among the rese«irch scholars, and the cultivation of high-quality talents was lacking, and the research fund was insufficient. Conclusion: More and more attention has been paid to the development of Chinese medicine intormationization. We should increase the investment of the fund, optimize the research results, expand the communication channels, and vigorously develop the infonnationization ot Chinese medicine.Keywords Traditional Chinese Medic ine(TC"M), infonnation development, literature quantitativeFund p roject Traditional C'hinese Medicine Project of National Administration of Traditional Chinese Medicine (No. C 'i ZY — G C S-2019-006)C orresp onding au th or College of Information Engineering, Hubei University of C'hinese Medicine, Wuhan 430065, Hubei Province, P.R.C.1资料来源和研究方法1.1资料来源以“中国知网”为检索 工具，分别以"中医药信息化AND 建 设""中医药信息化AND 发展""中 医药信息化A N D 应用”"中医药信 息学"为主题词或关键词进行精确查 询，剔除重复文献，共检索文献456*基金项目：国家中医药管理局中医药项目（编号：GZY-GCS-2019-m6)*通信作者：湖北中医药大学信息工程学院，43(K )f,5，湖北省武汉市洪山区黄家湖西路1号 ①湖北中医药大学信息工程学院，430065，湖北省武汉市洪山区黄家湖西路丨号26中医药信息化是中医药振兴发 展、传承创新的重要技术支撑。
基于超星教学平台的“生药学”网络教学实践与体会
课程教学Curriculum Teaching基于超星教学平台的“生药学汀网络教学实践与体会贾献慧“晌杜成林“晌赵焕新“晌唐文照咖珈（［1］济南大学、山东省医学科学院医学与生命科学学院山东•济南250200；［2］山东第一医科大学（山东省医学科学院）药学与制药科学学院山东•济南250062;［3］山东省医学科学院药物研究所山东•济南250062）摘要近来，网络教育、线上教学得到了迅速的发展，全国教师紧跟形势，与时俱进，及时探索适合大中小学不同年龄层次、不同学科的行之有效的网络教学方法，以保障和提高网络教学质量和教学效果。
本文以超星网络教学平台，以'‘生药学”网络教学为例，从教学平台的筛选和利用、教学方法的设计、教学过程管理、教学理念等方面阐述了建设优质网络课堂的实践与体会。
关键词网络教学超星教学平台生药学教学实践中图分类号：G424文献标识码:A DOI:10.16400/ki.kjdkz.2020.10.051Practice and Experience of Network Teaching of PharmacognosyBased on Superstar Teaching PlatformJIA Xianhui I1]M3],DU Chenglin[11B1[31,ZHAO Huanxin[llt2I[3],TANG Wenzhao tl,[21[31([1]School ofMedicine and Life Sciences,University of J inan-Shandong Academy ofMedical Sciences,Jinan,Shandong250200;[2]College of Ppharmacy and Pharmaceutical Sciences,Shandong First Medical University&Shandong AcademyofMedical Sciences,Jinan,Shandong250062;[3]Institute ofMedicine,Shandong Academy ofMedical Sciences,Jin a n,Shandong250062)Abstract Recently,online education and online teachi n g have been developing rapidly.Teachers in China keep up with the situation,keep pace with the times,and explore effective network teaching methods suitable for different age levels and different disciplines in primary and secondary schools,so as to ensure and improve the quality and effectiveness of online teaching.Taking the network teaching platform of superstar and the network,teaching of Pharmacognosy as an example,this paper expounds the practice and experience of constructing high-quality network classroom from the aspects of the selection and utilization of teaching platform,the design of teaching methods,the management of teaching process and the teaching concept.Keywords network teaching;superstar teaching platform;Pharmacognosy;teaching practice1掌握网络教学方法，充分利用教学平台优势随着信息技术的发展，目前支持网络教学的软件或APP 种类很多，包括QQ群直播、腾讯课堂、腾讯会议、雨课堂、超星泛雅平台、钉钉等，大多比较容易上手，可以满足网络教学、师生互动、现场答疑等不同教学要求。
基于大数据的中医文献数据挖掘
基于大数据的中医文献数据挖掘中医文献数据挖掘是一种利用大数据技术来分析和挖掘中医文献中的有价值信息的方法。
通过对大量中医文献的整理和分析，可以帮助我们更好地理解中医理论和实践，并为中医药研究和临床实践提供科学依据。
在进行中医文献数据挖掘之前，首先需要收集和整理大量的中医文献数据。
这些数据可以包括中医经典著作、医案、临床研究论文等。
通过建立一个包含多种类型文献的数据库，可以为后续的数据分析提供基础。
接下来，可以利用文本挖掘技术对中医文献数据进行分析。
文本挖掘是一种通过计算机技术从大量文本数据中自动提取有用信息的方法。
其中，常用的技术包括自然语言处理、信息检索、文本分类和聚类等。
在中医文献数据挖掘中，可以利用自然语言处理技术对文献中的中医术语进行识别和解析。
通过构建中医术语词典和语法规则，可以实现对中医文献中的术语进行自动标注和解释，从而为后续的数据分析提供基础。
另外，可以利用信息检索技术对中医文献数据进行关键词提取和相关性分析。
通过对文献中的关键词进行统计和分析，可以了解中医文献中的研究热点和趋势，并为中医药研究和临床实践提供指导。
此外，可以利用文本分类和聚类技术对中医文献数据进行分类和归纳。
通过对文献中的内容进行分析和比较，可以将相似的文献归为一类，从而帮助我们更好地理解中医理论和实践，并为中医药研究和临床实践提供参考。
除了上述技术，还可以利用网络数据挖掘技术对中医文献数据进行分析。
通过分析中医文献在互联网上的传播和影响，可以了解中医理论和实践在不同地区和群体中的应用和认知情况，为中医药的推广和传承提供参考。
综上所述，基于大数据的中医文献数据挖掘是一种利用大数据技术来分析和挖掘中医文献中的有价值信息的方法。
通过对中医文献数据的整理和分析，可以帮助我们更好地理解中医理论和实践，并为中医药研究和临床实践提供科学依据。
基于大数据的中医文献数据挖掘
基于大数据的中医文献数据挖掘一、引言中医是中国传统医学的重要组成部份，拥有悠久的历史和丰富的理论体系。
随着大数据时代的到来，中医文献中蕴含的珍贵知识和经验也成为了研究的热点之一。
本文将介绍基于大数据的中医文献数据挖掘的方法和应用。
二、数据采集与预处理1. 数据来源本研究采用了多个数据来源，包括中医药数据库、中医文献数据库以及相关的学术论文数据库。
其中，中医药数据库包含了大量的中医方剂、中药材等信息，中医文献数据库则包含了中医经典著作和医案等文献资料。
2. 数据获取通过编写爬虫程序，从各个数据源中获取中医文献数据。
爬虫程序可以根据关键词、作者、时间等条件进行数据的筛选和抓取。
3. 数据清洗获取到的原始数据可能存在噪声和冗余信息，需要进行数据清洗。
清洗的过程包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
三、数据挖掘方法1. 文本预处理对于中医文献数据，首先需要进行文本预处理。
包括分词、去除停用词、词性标注等。
这些步骤可以匡助我们更好地理解和分析文本数据。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘方法，可以用来发现中医文献中的潜在关联关系。
通过分析中医方剂与疾病、症状之间的关联规则，可以匡助医生和研究人员更好地理解中医药的治疗原理。
3. 主题模型主题模型是一种用于挖掘文本数据中隐藏主题的方法。
在中医文献数据中，可以利用主题模型来挖掘中医药的核心理论和疗效。
通过分析文献中的关键词和主题分布，可以发现中医药的研究热点和未来发展方向。
四、数据挖掘应用1. 中医药知识图谱构建基于大数据的中医文献数据挖掘可以匡助构建中医药知识图谱。
通过将中医文献中的概念、关系等信息进行整理和归纳，可以构建一个全面而准确的中医药知识图谱。
这个图谱可以为中医药的研究和应用提供重要的参考依据。
2. 中医药疾病预测利用中医文献数据挖掘的方法，可以发现中医药与疾病之间的关联关系。
通过分析中医文献中的病案和方剂数据，可以建立中医药与疾病之间的预测模型。
基于大数据的中医文献数据挖掘
基于大数据的中医文献数据挖掘一、引言中医药是中国传统医学的重要组成部分，拥有悠久的历史和丰富的理论体系。
近年来，随着大数据技术的发展和应用，基于大数据的中医文献数据挖掘成为了研究人员关注的热点。
本文将介绍基于大数据的中医文献数据挖掘的背景和意义，并详细阐述其标准格式。
二、背景和意义中医药是中国传统文化的重要组成部分，具有重要的临床应用价值和研究价值。
然而，中医文献庞大且分散，传统的研究方法难以充分挖掘其中的信息。
而大数据技术的应用为中医文献的研究提供了新的思路和方法。
通过对大量中医文献进行数据挖掘，可以发现其中的规律和模式，为中医药的研究和应用提供科学依据。
三、标准格式基于大数据的中医文献数据挖掘的标准格式包括以下几个方面：1. 数据收集在进行中医文献数据挖掘之前，首先需要收集相关的中医文献数据。
数据可以来自于各种渠道，如中医药数据库、学术期刊、论文集等。
收集的数据应包括文献的基本信息，如标题、作者、出版年份等，以及文献的内容，如摘要、关键词、正文等。
2. 数据预处理收集到的中医文献数据通常需要进行预处理，以便后续的数据挖掘分析。
预处理包括数据清洗、去重、标准化等步骤。
数据清洗主要是对数据中的噪声、缺失值和异常值进行处理，以保证数据的质量和准确性。
去重是指对重复的文献进行删除或合并，以避免重复计算和分析。
标准化是将数据转化为统一的格式和单位，以方便后续的计算和比较。
3. 数据挖掘算法在进行中医文献数据挖掘时，可以采用多种数据挖掘算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。
关联规则挖掘可以发现文献中的关联关系，如某些病症与中药的关联关系。
聚类分析可以将文献按照某种特征进行分组，以发现其中的模式和规律。
分类算法可以将文献按照某种标准进行分类，以便后续的研究和应用。
4. 数据可视化数据可视化是将挖掘到的数据以图表、图像等形式展示出来，以便研究人员和决策者更好地理解和利用数据。
通过数据可视化，可以直观地展示中医文献中的规律和趋势，帮助研究人员发现新的问题和解决方案。
基于大数据的中医文献数据挖掘
基于大数据的中医文献数据挖掘1. 简介中医作为中国传统医学的重要组成部份，积累了丰富的医疗经验和知识。
随着大数据技术的发展，利用大数据进行中医文献数据挖掘，可以匡助我们深入了解中医的理论体系、疾病诊治方法以及药物应用等方面的知识。
本文将介绍基于大数据的中医文献数据挖掘的背景、目的、方法和应用。
2. 背景中医文献是中医学研究的重要资源，包括古籍、论文、临床记录等形式。
这些文献中蕴含着丰富的中医知识，但由于数量庞大、内容繁杂，人工分析和提取难点。
而利用大数据技术对中医文献进行数据挖掘，可以高效地提取实用的信息和知识，为中医学研究和临床实践提供支持。
3. 目的本次数据挖掘的目的是通过分析中医文献，挖掘出中医的核心理论、疾病分类、诊断方法、治疗方法和药物应用等方面的知识。
通过大数据分析，可以深入了解中医的理论体系，为中医的传承和创新提供科学依据。
4. 方法（1）数据采集：从各种渠道采集中医文献数据，包括古籍、论文、临床记录等形式。
利用网络爬虫技术自动从互联网上抓取中医文献，并进行去重和整理。
（2）数据预处理：对采集到的中医文献数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化和数据标准化等操作。
通过去除噪声数据、处理缺失值和异常值，保证数据的质量和准确性。
（3）特征提取：根据中医文献的特点和研究目标，选择合适的特征提取方法。
可以利用自然语言处理技术提取文本特征，如关键词提取、文本分类等。
也可以利用图象处理技术提取图象特征，如中草药图象的形态特征、颜色特征等。
（4）数据挖掘：根据特征提取得到的数据，应用数据挖掘算法进行分析和挖掘。
常用的数据挖掘算法包括聚类分析、关联规则挖掘、分类算法等。
通过这些算法，可以发现中医文献中的潜在规律和知识。
（5）结果评估：对挖掘结果进行评估和验证。
可以通过与专家的对照分析，验证挖掘结果的准确性和有效性。
也可以利用交叉验证、ROC曲线等方法对模型进行评估。
5. 应用（1）中医知识推荐：根据用户的需求和病情，利用挖掘得到的中医知识，为用户提供个性化的中医治疗方案和药物推荐。
基于大数据的中医文献数据挖掘
基于大数据的中医文献数据挖掘一、引言中医作为中国传统医学的重要组成部分，积累了丰富的医疗经验和治疗方法。
随着大数据技术的发展，利用中医文献进行数据挖掘已成为一种重要的研究方法。
本文旨在介绍基于大数据的中医文献数据挖掘的相关内容。
二、数据收集与处理1. 数据收集为了进行中医文献数据挖掘，首先需要收集大量的中医文献数据。
可以通过以下途径进行数据收集：（1）中医院或中医药研究机构提供的中医文献数据库；（2）公开的中医文献数据库，如中国国家图书馆的中医药文献数据库；（3）互联网上的中医文献资源，如中医论坛、中医学术网站等。
2. 数据预处理在进行数据挖掘之前，需要对收集到的中医文献数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。
（1）数据清洗：剔除重复数据、缺失数据和错误数据，保证数据的质量；（2）数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据集；（3）数据转换：将数据转换为适合进行数据挖掘的形式，如将文本数据转换为结构化数据；（4）数据规约：根据研究目标和需求，选择合适的数据属性和数据样本。
三、数据挖掘方法1. 文本挖掘中医文献数据主要以文本形式存在，因此文本挖掘是中医文献数据挖掘的重要方法之一。
常用的文本挖掘技术包括：（1）文本预处理：包括分词、去除停用词、词干提取等步骤，以便进行后续的文本分析；（2）情感分析：通过分析文本中的情感词汇和情感强度，了解中医文献中的情感倾向；（3）主题模型：通过对文本进行主题建模，发现其中隐藏的主题和关键词；（4）文本分类：根据文本的特征，将文本分为不同的类别，如疾病分类、治疗方法分类等。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据集中项之间关联关系的方法。
在中医文献数据挖掘中，可以利用关联规则挖掘来发现中医病症与治疗方法之间的关联关系。
具体步骤包括：（1）确定频繁项集：通过扫描数据集，找出频繁出现的项集；（2）生成关联规则：根据频繁项集，生成满足最小支持度和最小置信度要求的关联规则；（3）评估关联规则：通过计算支持度和置信度等指标，评估关联规则的质量。
基于大数据的中医文献数据挖掘
基于大数据的中医文献数据挖掘一、引言中医文献是中医学的重要组成部分，包含了丰富的医疗知识和经验。
随着大数据技术的发展，利用大数据来挖掘中医文献中的有价值信息成为了一项重要的研究任务。
本文将介绍基于大数据的中医文献数据挖掘的方法和应用。
二、数据收集与预处理1. 数据来源中医文献数据可以从各种渠道获取，如中医药大学图书馆、国家中医药管理局等。
可以通过爬虫技术自动获取文献数据，也可以通过与相关机构合作获取。
2. 数据清洗与整理获取到的中医文献数据可能存在格式不一致、缺失值等问题，需要进行数据清洗和整理。
可以利用文本处理技术，如正则表达式、自然语言处理等，对文献数据进行清洗和格式化。
三、中医文献数据挖掘方法1. 关键词提取通过分析中医文献中的关键词，可以了解中医学的研究热点和重点。
可以使用词频统计、TF-IDF等方法来提取关键词。
2. 主题模型主题模型可以帮助我们发现中医文献中隐藏的主题和关联性。
常用的主题模型包括Latent Dirichlet Allocation (LDA)、Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA)等。
3. 情感分析情感分析可以帮助我们了解中医文献中的情绪倾向和态度。
可以使用机器学习算法，如支持向量机、朴素贝叶斯等，对文献进行情感分类。
4. 知识图谱构建通过构建中医文献的知识图谱，可以揭示中医学的知识体系和关联关系。
可以使用图数据库和知识图谱构建工具，如Neo4j、Protégé等，来构建中医文献的知识图谱。
四、中医文献数据挖掘的应用1. 疾病预测通过分析中医文献中的疾病相关信息，可以建立疾病预测模型。
可以利用机器学习算法，如决策树、随机森林等，来预测疾病的发生和发展趋势。
2. 药物研发通过分析中医文献中的药物相关信息，可以发现潜在的药物候选物。
可以利用数据挖掘算法，如聚类分析、关联规则挖掘等，来发现药物之间的关联性和相互作用。
基于大数据的中医文献数据挖掘
基于大数据的中医文献数据挖掘一、引言中医作为中国传统医学的重要组成部份，拥有丰富的文献资源。
随着大数据技术的发展，人们可以利用这些中医文献数据进行挖掘和分析，以揭示中医知识的规律和特点，为中医的研究和应用提供支持。
本文旨在探讨基于大数据的中医文献数据挖掘的方法和应用。
二、数据采集与整理1. 数据来源本研究采用的中医文献数据主要来源于国内外的中医医院、研究机构和学术期刊等。
通过与相关机构合作，我们获得了大量的中医文献数据，包括临床案例、医案记录、药方处方、病历数据等。
2. 数据整理与清洗为了确保数据的质量和准确性，我们对采集到的中医文献数据进行了整理和清洗。
首先，我们对数据进行去重处理，排除重复的数据记录。
然后，我们对数据进行格式化处理，将其统一为结构化的数据格式，方便后续的数据挖掘和分析。
三、数据挖掘方法1. 文本挖掘文本挖掘是一种从大规模文本数据中提取实用信息的方法。
在中医文献数据挖掘中，我们可以利用文本挖掘技术提取中医病案中的疾病名称、症状描述、治疗方法等关键信息，以及中药方剂中的药材组成、用量等信息。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据集中项之间关联关系的方法。
在中医文献数据挖掘中，我们可以利用关联规则挖掘技术发现中医病案中不同症状之间的关联关系，以及中药方剂中不同药材之间的关联关系。
这些关联规则可以匡助医生和研究人员更好地理解中医知识的内在联系。
3. 聚类分析聚类分析是一种将数据对象划分为不同组别的方法。
在中医文献数据挖掘中，我们可以利用聚类分析技术将中医病案和中药方剂进行分类，以便更好地理解中医疾病的分类和中药方剂的应用规律。
四、数据挖掘应用1. 中医病案分析通过对中医文献数据的挖掘和分析，我们可以了解中医病案中不同病症的分布情况、病因病机的特点、治疗方法的应用等。
这些信息可以为医生提供临床诊断和治疗的参考，也可以为中医疾病的分类和病因病机的研究提供支持。
2. 中药方剂研究通过对中医文献数据的挖掘和分析，我们可以了解中药方剂中不同药材的组成和用量情况，以及不同药材之间的关联关系。
210323087_超星网络教学平台的线上教学数据分析与应用——以制药设备与车间设计课程为例
Science&Technology Vision科技视界【摘要】疫情防控进入常态化使得线上教学的需求更加迫切,线下课堂教学逐步开始转移到线上授课,所得到的教学数据是线下教学过程中难以获得的。
如何从线上教学数据中分析学生学习情况,并对其进行针对性教学监督和帮助是线上教学的重要研究方面之一。
文章以制药设备与车间设计课程的线上教学为例,通过对该课程线上教学的数据收集、分析及应用,阐述了教学数据对于督学促学、学情分析、教学评价等线上教学环节的重要作用,为工科专业课的线上教学改革提供了依据。
【关键词】超星网络教学平台;线上教学;教学数据;制药专业DOI:10.19694/ki.issn2095-2457.2022.22.070引言新冠肺炎疫情使得线上课程教学成为必然的选择之一，经过一段时间的学习和适应，教师和学生已经全面开展了线上教学[1-3]。
与传统的课堂教学不同的是，线上教学过程所产生的教学数据更多且更加丰富，教学数据可以作为分析教学过程、评价学习情况以及促进教研改革等方面的重要依据，从而能够全面提高教学质量[4]。
制药设备与车间设计课程作为制药工程专业的核心课程，其线上教学案例以及相关资源相对缺乏。
本文以该课程的线上教学为例，深入介绍如何对线上教学数据进行分析和研究，并将其应用于线上各个教学环节中，有效地提高该课程的线上教学成效，为制药工程专业课程的教学改革提供借鉴。
1超星网络教学平台超星网络教学平台是通过建立网络学习空间，教师能够将线下教学内容通过整合和筛选后上传至该平台后供学生学习。
该平台还具有丰富的线上教学的特色功能，大大提高了线上教学的成效。
在线上学习过程中，学生可通过平台与教师互动，该过程所产生的所有教学数据也可通过超星网络教学平台进行收集归纳，从而实现了教学分析和评价。
超星网络教学平台是教师线上教学的重要辅助手段，也是学生高效学习的网络空间，更是教学数据整合的重要平台。
2教学数据及其分析应用制药设备与车间设计是制药工程专业的核心课程之一，该课程是药学、工程学和经济学等学科紧密结合的综合性应用学科，其主要内容包括药物生产中厂址选择、工艺流程设计、物料衡算、能量衡算、制药反应工程基础与设备、制剂工程原理与设备、原料药和制剂车间布置、管道设计、制药工业与环境保护、防火防爆与安全卫生等。
中医信息化与数据挖掘相关文献的计量分析
中医信息化与数据挖掘相关文献的计量分析1. 引言1.1 研究背景目前关于中医信息化与数据挖掘的研究还比较零散，缺乏系统性的探讨，因此有必要对这一领域进行深入的研究和分析。
中医信息化中的数据挖掘应用研究也尚处在起步阶段，如何更加有效地利用数据挖掘技术提升中医诊疗能力，是当前亟待解决的问题之一。
本文旨在通过计量分析相关文献，系统总结中医信息化与数据挖掘的研究现状和应用情况，为进一步深入探讨中医信息化和数据挖掘结合的方式和方法提供参考。
1.2 研究意义中医信息化与数据挖掘的结合将为中医药行业的发展带来创新和突破。
通过挖掘大量的医疗数据，可以帮助中医药行业实现个性化诊疗，提高治疗效果，减少误诊率，降低治疗成本。
中医信息化与数据挖掘的结合还可以促进中医药传统知识的保护和传承，推动中医药现代化发展。
中医信息化与数据挖掘的研究也有助于加强中医与现代医学的交流与合作，促进中西医结合的发展。
深入探究中医信息化与数据挖掘的相关问题，具有非常重要的意义，对于推动中医药现代化、智能化、信息化发展具有重要的推动作用。
2. 正文2.1 中医信息化现状分析随着社会经济的快速发展和科技的不断进步，中医信息化已经成为医疗行业的一个重要发展方向。
在过去的几年里，我国的中医信息化建设取得了一些显著的成就，但也暴露出了一些问题和挑战。
中医信息化的基础设施还比较薄弱。
大部分中医医院的信息化水平仍然较低，缺乏完善的信息系统和数据管理机制。
信息化建设的投入不足，导致了中医医院在信息化应用方面的滞后。
中医信息化的应用范围有限。
目前，大多数中医医院的信息化应用主要集中在挂号、收费、医保结算等基础功能上，对于临床诊疗、药物管理、病历管理等方面的信息化应用较为欠缺。
中医信息化在数据共享和互联互通方面还存在着一定的障碍。
不同医院之间信息系统的不兼容性、数据标准不一致等问题，导致了信息交流和共享的困难。
中医信息化目前还处于起步阶段，面临着诸多挑战和困难。
基于数据挖掘的在线数据分析系统的设计
基于数据挖掘的在线数据分析系统的设计作者：李星熠吴小勇韩龙姜发健陈子康来源：《科技创新导报》2020年第07期摘要：随着信息时代的到来，数据量日益膨胀，寻找一种能够有效分析、处理数据的手段的需求也日益迫切，在当今社会生产活动中，数据分析可视化正成为一种越来越普遍的需求。
因此数据分析软件也随之成为各行各业从业人员的标配，本文将介绍的ZoomIn数据分析系统，采用简单易懂的Web操作界面来为用户提供将复杂数据可视化和使用模型对数据深度挖掘的功能，让用户能够通过对数据进行清洗、统计分析、训练相应的机器学习模型之后挖掘出隐藏在数据中的潜在价值。
关键词：数据挖掘数据分析数据可视化中图分类号：TP311.1 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2020）03（a）-0133-02现今大数据时代下，不少中小企业已经积累了大量本行业的数据，但是由于没有专业数据分析能力，或是未配备数据分析人员，导致并不能将数据转化为生产力。
现有市面上的数据分析工具如：Tableau、Spss等软件操作门槛较高，对专业能力有着一定的要求，需要数据分析师进行技术支持，成本过高。
而且，市面上的数据分析软件大部分是PC端，鲜有Web端应用，这就造成使用不便、系统配置成本大等问题[1]。
如何才能让大数据分析变得友好和易于理解，可视化无疑是最有效的途径。
ZoomIn数据分析系统是一款智能数据分析产品，把抽象数据的可视化功能和专业的数据挖掘模型科学整合，系统采用Web应用的方式呈现给用户，在使用后可导出可视化分析报告、辅助决策等。
1 系统架构本系统将目标需求按数据分析思路划分为五个模块，其中包括创建任务模块、数据预处理模块、数据分析模块、数据挖掘模块和任务发布模块。
在任务发布后，用户对于同一任务可以进入任意模块进行迭代与改进，以保证分析结果的准确性和灵活性。
ZoomIn数据分析系统各组件均采用開源技术，这些技术具备成熟度高、性能稳定与可扩展性高等诸多优势。
基于超星学习通的翻转课堂教学模式在中医诊断学中的探索与实践
［摘要］传统的中医诊断学教学中，教学模式和方法等缺乏创新性，学生的独立思考能力较弱，而中医的辨证论治恰好对独立思考能力要求较高。
基于翻转课堂的教学模式，引入超星学习通互动学习平台，探索中医诊断学的教学新模式和新方法，培养学生的自主学习能力，提高教学质量，通过提高课堂成效使学生的中医辨证论治能力获得提升。
［关键词］教学改革；翻转课堂；超星学习通；中医诊断学［中图分类号］G715［文献标志码］A［文章编号］2096-0603（2020）46-0120-02基于超星学习通的翻转课堂教学模式在中医诊断学中的探索与实践①黄萍，曾颖虹（广西中医学校，广西南宁530022）中医诊断学是一门经验学科，传统医学知识依靠口口相传，教学效率不高，这种创新意识薄、创新能力弱的现状极大地阻碍了我国中医教育的发展。
且对于中医专业而言，在时间、空间上较具局限性，不能满足现代学生的学习需求[1]。
翻转课堂是一种以学生学习为中心的教学方式，已得到学界公认。
在翻转课堂的教学模式下，学生课前先自学基于教学目标和内容制作的教学微视频，完成进阶作业，课堂中在教师的引导下，通过课堂讨论，解决疑难，创造探究式的学习形式[2]。
超星学习通作为一款覆盖率极高的学习软件，深受教育界的关注，得到了广泛的推广使用[3]。
探讨、总结超星学习通应用于翻转课堂在中医诊断学辨证论治教学中的成效及经验，培养学生的自主学习意识、自主学习能力以及积极思考方式，将学习习惯由被动变为主动，建构高效课堂。
一、建立教学资源库，开展课前活动在超星学习通上建立学习资源库是翻转课堂顺利进行的基础。
虽然在平台上有中医诊断学示范教学包可供参考，但多为简单的教学课件，学生用于课前学习比较难以理解，由于缺少教学视频，也未能完全符合翻转课堂的改革理念，还需将其继续完善。
除了网络上推出的中医诊断学开放教育视频，能为翻转课堂提供一部分视频资源基础外，教师要根据中职学生的特点和教学目标，将能进行视频呈现的知识点筛选出来，录制教学视频，并将其放到超星学习平台上供学生课前自学。
基于超星学习通的中医药院校大学英语智慧课堂构建
312019年52期总第492期ENGLISH ON CAMPUS基于超星学习通的中医药院校大学英语智慧课堂构建文/汪 红 汪芳萍一、智慧课堂教学模式1.智慧课堂的概念。
智慧课堂是一种以先进信息技术为基础，将教学与信息技术有机结合在一起，营造出高效、智能的新型课堂。
通过教育基础设施智能化、教学个性化以及教育管理精细化等来实现学习数据的动态化分析，并基于分析结果及时进行反馈和沟通，以学生需求为基础智能化推动资源，实现教学形式和内容的全面变革。
2.超星学习通的应用。
超星学习通是超星集团针对移动互联网时代学习者需求开发的多功能个性化学习APP 。
超星学习通既包含超星积累的丰富数字教育资源，也集成了完整的网络教学功能和课程互动插件，可以实现移动教学、直播课堂和多屏互动。
超星学习通最核心的理念在于集成、分享与社交，形成基于知识、兴趣、学习的社交生态。
二、当前中医药院校大学英语教学中存在的问题中医药院校大学英语课堂课程内容单一，教师与学生交流互动方式单一；对于学生在课前、课中、课后的学习情况，教师比较难掌握；课后知识内化缺乏监督、检测和评价；与此同时，教师也很难从教学中获取反馈、调整和反思教学行为；中医药院校学生英语应用能力弱，学生多不能熟练地用英语阅读各自的专业文献，又不能用英语有效地参与国际交流。
学生在传播本国文化能力弱，在表达 中医优秀文化方面“失语”现象普遍存在。
三、基于“超星学习通”构建中医药院校大学英语智慧课堂的实践1.课前准备阶段。
教师课前制作预习材料，可以以视频、音频、微课等形式，通过“学习通”发布给学生，学生即时收到消息提醒，点击查看学生及时针对预习习题和问题进行在线反馈等，同时可在同学组之间相互交流讨论。
教师精确获得学生的基本知识点及重难点掌握情况，从中总结学生学习习惯、学习规律、分析教学得失，确定本节课的教学方法和目标。
2.课堂教学阶段。
(1)课中导入：授课教师利用事先准备好的视频、音频、动画、微课等工具 导入新课，引入新课章节及教学任务模块，积极鼓励学生展示课前预习的相关成果，分享个人观点，激发学生学习主动性，并记录学生面临的困惑及难点。
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发现 系统 ” ， 对 我 校 教 学 科 研 人 员 近 四年 在 国 内 发 表学 术文 章 的情况进 行 了统计 分 析 。
表１ 江 西中医药大学及分 支机 构独 立法人论 文数量情况表
机构 名称
江西中医学院（ 江 西 中 医药 大 学 ） 江西中医学院 （ 江 西 中 医药 大 学 ） 附 属 医 院 江西中医学院（ 江西 中 医 药大 学 ） 科 技 学 院
合计
表３ 各大检索系统统计的江西中医药大学近 ４ 年论文数量情况表
检 索 系 统 名 称 超星公司“ 超星发现系统” 篇数
４ ３ ４ ９
论文篇数
３ ９ ８ ５
７ ５ ２ ０ ７ １ １ ２
清华 同方“ 中国学术期刊网络出版总库” 重庆维普“ 中文科技期刊数据库”
安 徽 农 业科 学 中国 药 房 中国 民 族 民 间 医药 中医 杂 志
表７ ２ ０ １ ０年一２ ｏ ｌ ３年发表 论文数量居前的核 心刊物 表５ 医药、 卫 生类论 文的分
４ ３ ０１ ３ ９ ９ ５ ３ ５ ４ ０
万方数据“ 数字化期刊数据库”
江西中医学院 （ 江西 中医药大学 ） 中药 固体 制剂 制造技术国家工程中心
合计
１ 原 始数 据获 取
４ ３ ４ ９
本 文所 有数 据统 计 均来 源 于 超 星公 司 “ 超 星 发 现 系统 ”， 检索方式选择高级检索 ， 语种选择 中文 ，
斤 ．
仑文为例
， 中医药大学发表 的 国内论文进行统计分析 ， 通过对论 文 中
充 计 分析 ， 探 讨 了 江 西 中 医 药 大 学论 文 产 出随 时 间 变化 的
Ｌ ｅ ｆ ｏ ｒ Ｅ ｘ ａ ｍ ｐ ｌ ｅ
ｈ ｉ ｎａ ．
￣ ｖ ｅ ｒ ｙ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ — —Ｔａ ｋ ｉ ｎｇ Ｄｏ ｍｅ ｓ ｔ ｉ ｃ Ｐａ ｐｅ ｒ ｓ ｏ ｆ
论 文 产 出情 况 ， 本 研 究 利 用 超 星 公 司开 发 的 “ 超 星
表 ２ 江西 中医药大学近 ４年论 文数量情 况表
年份
２ ０１ ０
论文篇数
８ ８ ３
ｌ １ ８ ７ １ ０ ３ ７ １ ２ ４ ２ ４ ３ ４ ９
２ ０１ １
２ ０１ ２
２ ０ｌ ３
作者简介 ： 谢 含（ １ ９ ７ １ 一） ， 副研 究 馆 员 。
・
９５ ・
江西中医药 大学学报
２ ０ １ ５年 ６月第 ２ ７卷第 ３期 表 ６ 发表论 文所在刊种 的统计 （ 前２ １种 ）
刊名
江西 中 医药
文献类 型选 择期 刊 ， 年 份 限定 ２ ０ １ ０年＿２ ０ １ ３年 ， 检 索结 果为 ：
ｆ ｕ ｎｄ ｓ ．
ｌ
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｃｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｍｅ ｄ ｉ ｃ ｉ ｎ ｅ ； Ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ； Ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ
表 ４ 江西 中医药大学中文学科分 类统计
论文篇数
江西中医学 院学报 中国实验方剂学杂志 时珍 国 医 国药 实用中西医结合』 临床
中 草 药 中国 中 药 杂 志
辽宁中医杂志 中华 中 医 药 杂 志
中成 药 新 中 医 科 技 广 场
老 友
中药材 中药药理与临床 中国中医基础 医学杂志 中国药学杂志
邑
： ｉ 亏
蚕
ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｓ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｂ ｅ ｌ ｏ ｎ ｇ ｔ ｏ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔｒ ａ 一
ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｍｅ ｄ ｉ ｃ ｉ ｎ ｅ ｐ ｕ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ ａ ｔ ｈ ｏ ｍｅ ｄ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ ２ ０１ ０ ｔ ｏ ２ ０ １ ３， ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｄ ｉ ｓ ｃ ｕ ｓ ｓ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｔ ａ ｔ ｕ ｓ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｆ ｌ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ ｏ ｕ ｔ ｐ ｕ ｔ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｉ ｎ ｇ ｗ ｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｔ ｉ ｍｅ ｆ ｒ ｏ ｍ ｉ ｎ ｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｏ ｒ ｓ ｓ ｕ ｃ ｈ ａ ｓ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ｄ ｉ ｓ ｃ ｉ ｐ ｌ ｉ ｎ ｅ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ａ ｕ ｔ ｈ ｏ ｒ ｓ ，ｄ ｏ ｃ ｕ ｍｅ ｎ ｔ ｔ ｙ ｐ ｅ ，ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｒ ｅ ｉ ｓ ｓ ｕ ｅ ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ
江 西 中医药 大 学 学报 ２ ０ １ ５ 年 ６月 第 ２ ７卷 第 ３ 期
Ｊ Ｏ Ｕ Ｒ Ｎ Ａ Ｌ Ｏ Ｆ Ｊ Ｉ Ａ Ｎ Ｇ Ｘ Ｉ Ｕ Ｎ Ｉ Ｖ Ｅ Ｒ Ｓ Ｉ Ｔ Ｙ Ｏ Ｆ Ｔ Ｃ Ｍ ２ ０ １ ５ Ｖ ｏ ｔ ． ２ ７ Ｎ ｏ ． ３
论 文 是科 研成 果 的重 要形 式 ， 是 科 研 工作 者 交 流思 想和经 验 ， 获取 最 新 研 究 热 点 和 动态 的最 佳 手 段， 也 是说 明一 所 高 校科 研 实 力 的重 要 指标 ¨ 。 为 了详 细 了解 江 西 中医药 大 学 ２ ０ １ ０年 ０ １ ３年期 刊