方剂主药的多维数据分析与判断方法研究-research on multi-dimensional data analysis and judgment methods of prescription main drugs.docx

成都中医药大学2004级硕士学位论文中文摘要由多味中药配伍而成的方剂是中医临床治疗的主要手段。方剂的配伍复杂多变，本文在探究“君臣佐使”组方原则的基础上，将方剂组成结构简化为主药和辅药两个部分，进而以方剂主药的判定为目标开展研究，试图为更进一步的方剂配伍规律的发现打下基础。为此，本文以中医高校七版《方剂学》教材为主选出100首方剂作为研究样本，在相关中医理论的指导下建立5个判定维度，通过使用多维数据分析技术来实现对方剂主药的客观判断。研究主要涉及以下几个部分：第一，主药判定维度的建立。通过对“君臣佐使”组方原则及主药内涵的探究，在相关中医理论指导下，结合本研究的前期成果，设立了剂量、性、味、归经和功效5个判定维度。从多个方面对方剂的药物组成进行分析，最后进行方剂主药的判断。第二，方药数据的准备。根据制定的样本采集标准选择研究的样本方，并按照相关规则对涉及的药物功效名称、剂量等进行规范、量化和转换，形成科学的数据。然后再建立结构性数据库来存放这些数据，以供分析之用。第三，样本方的主药判定实验。采用多维数据分析技术，结合5个判定维度，从多个因素分析方中各药的主辅情况，最后将各维度上的结果加以综合计算，以确定方中主药。第四，主药判定结果的验证。我们将实验结果与《方剂学》教材所认可的方剂主药进行比较，能找出教材认可主药的方剂占样本方总数的63%。由此可见，样本方主药判断结果的有效率较高，该研究方法具有一定的可行性，值得进行更深入和更全面的研究。关键词：方剂配伍；君臣佐使；组方原则；主药；判定维度；数据分析；数据处理方剂主药的多维数据分析与判断方法研究AbstractPrescription,thecombinationofvariousherbs,isimportantfortheapplicationofTraditionalChineseMedicine.Butthecompatibilitybehindherbsisvariable.Witharesearchoftheformulatingprincipleof“monarch,minister,adjuvantandguideherb”,thisarticlesimplifiesthestructureofprescriptionsintotheprimaryherbsandthesubsidiaryherbs,andconductedresearchontheformerwhichisthecoreofcompatibilityofformula,layingasolidfoundationforthefurtherresearchofcompatibilityofherbs.Therefore,100prescriptionsfrom7theditionScienceofPrescriptionwereselectedastheresearchsamplesand5decisiondimensionsweresetupaccordingtotherelativetheoriesofTCM.ThentheobjectiveandscientificresearchaboutthepossibilityofusingMultidimensionalDataAnalyzeTechnologywascarriedout,includingthefollowingparts:Theestablishmentofthedecisionaldimension.Throughresearchingtheevolutiveprocessconcerningtheprimaryherbsanditsconnotation,thisarticleset5decisiondimensionscoveringdosage,nature,flavor,meridiantropismaswellasefficacysoastoanalyzeanddifferentiatetheprimaryherbsfromdifferentangels,whicharesupposedtobeseasonedwithTCMtheory.Thedatapreparationofprescriptionsandherbs.Thesamplewasselectedaccordingtothesamplecollectionstandardandthenameofherb,thenameofefficacyanddosagewerestandardized,quantifiedandconversed,becomingthescientificandanalyzabledata.Thentheconcerneddatash