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数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.
[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.
[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.
寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。
摘要：随着网络、数据库技术的迅速发畏以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。 关键词：数据挖掘；知识；分析；市场营销；金融投资 随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。由此，数据挖掘技术应运而生。下面，本文对数据技术及其应用作一简单介绍。一、数据挖掘定义数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。从这个角度数据挖掘也可以描述为：按企业制定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。二、数据挖掘技术数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，代写论文其中数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中，因为数据仓库会对数据进行清理，并会解决数据的不一致问题，这会给数据挖掘带来很多好处。此外数据挖掘还利用了人工智能(AI)和统计分析的进步所带来的好处，这两门学科都致力于模式发现和预测。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术的三大支柱。由于数据挖掘所发现的知识的不同，其所利用的技术也有所不同。1．广义知识。指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识，反映同类事物的共同性质，是对数据的概括、精炼和抽象。广义知识的发现方法和实现技术有很多，如数据立方体、面向屙性的归约等。数据立方体的基本思想是实现某些常用的代价较高的聚集函数的计算，诸如计数、求和、平均、最大值等，并将这些实现视图储存在多维数据库中。而面向属性的归约是以类SQL语言来表示数据挖掘查询，收集数据库中的相关数据集，然后在相关数据集上应用一系列数据推广技术进行数据推广，包括属性删除、概念树提升、属性阈值控制、计数及其他聚集函数传播等。2．关联知识。它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。最为著名的关联规则发现方法是Apriori算法和FP—Growth算法。关联规则的发现可分为两步：第一步是迭代识别所有的频繁项目集，要求频繁项目集的支持率不低于用户设定的最低值；第二步是从频繁项目集中构造可信度不低于用户设定的最低值的规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。3．分类知识。它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。分类方法有决策树、朴素贝叶斯、神经网络、遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法、线性回归和K—Means划分等。其中最为典型的分类方法是决策树。它是从实例集中构造决策树，是一种有指导的学习方法。该方法先根据训练子集形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练子集中，重复该过程一直到形成正确的决策集。最终结果是一棵树，其叶结点是类名，中间结点是带有分枝的屙性，该分枝对应该屙性的某一可能值。4．预测型知识。它根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。目前，时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。1968年BoX和Jenkins提出了一套比较完善的时间序列建模理论和分析方法，这些经典的数学方法通过建立随机模型，进行时间序列的预测。由于大量的时间序列是非平稳的，其特征参数和数据分布随着时间的推移而发生变化。因此，仅仅通过对某段历史数据的训练，建立单一的神经网络预测模型，还无法完成准确的预测任务。为此，人们提出了基于统计学和基于精确性的再训练方法，当发现现存预测模型不再适用于当前数据时，对模型重新训练，获得新的权重参数，建立新的模型。5．偏差型知识。它是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例、数据聚类外的离群值等。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，并随着概念层次的提升，从微观到中观、到宏观，以满足不同用户不同层次决策的需要。三、数据挖掘流程数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，代写毕业论文并使用这些信息做出决策或丰富知识。数据挖掘的基本过程和主要步骤如下：过程中各步骤的大体内容如下：1．确定业务对象，清晰地定义出业务问题。认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步，挖掘的最后结构不可预测，但要探索的问题应该是有预见的，为了数据挖掘而挖掘则带有盲目性，是不会成功的。2．数据准备。(1)数据选择。搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。(2)数据预处理。研究数据的质量，进行数据的集成、变换、归约、压缩等．为进一步的分析作准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。(3)数据转换。将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，这是数据挖掘成功的关键。3．数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善和选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。4．结果分析。解释并评估结果。其使用的分析方法一般应视挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。5．知识同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。四、数据挖掘的应用数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前在很多领域，数据挖掘都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域。1．市场营销。由于管理信息系统和P0S系统在商业尤其是零售业内的普遍使用，特别是条形码技术的使用，从而可以收集到大量关于用户购买情况的数据，并且数据量在不断激增。对市场营销来说，通过数据分析了解客户购物行为的一些特征，对提高竞争力及促进销售是大有帮助的。利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析，可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息，从而为商业决策提供了可靠的依据。数据挖掘在营销业上的应用可分为两类：数据库营销(database markerting)和货篮分析(basket analysis)。数据库营销的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客，以便向它们推销产品。通过对已有的顾客数据的辱淅，可以将用户分为不同级别，级别越高，其购买的可能性就越大。货篮分析是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式，例如：如果A商品被选购，那么B商品被购买的可能性为95％，从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品，并且对进货的选择和搭配上也更有目的性。这方面的系统有：Opportunity Ex-plorer，它可用于超市商品销售异常情况的因果分析等，另外IBM公司也开发了识别顾客购买行为模式的一些工具(IntdligentMiner和QUEST中的一部分)。2．金融投资。典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测，分析方法一般采用模型预测法(如神经网络或统计回归技术)。代写硕士论文由于金融投资的风险很大，在进行投资决策时，更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析，以选择最佳的投资方向。无论是投资评估还是股票市场预测，都是对事物发展的一种预测，而且是建立在对数据的分析基础之上的。数据挖掘可以通过对已有数据的处理，找到数据对象之间的关系，然后利用学习得到的模式进行合理的预测。这方面的系统有Fidelity Stock Selector和LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资，后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术来辅助管理多达6亿美元的有价证券。3．欺诈甄别。银行或商业上经常发生诈骗行为，如恶性透支等，这些给银行和商业单位带来了巨大的损失。对这类诈骗行为进行预测可以减少损失。进行诈骗甄别主要是通过总结正常行为和诈骗行为之间的关系，得到诈骗行为的一些特性，这样当某项业务符合这些特征时，可以向决策人员提出警告。这方面应用非常成功的系统有：FALCON系统和FAIS系统。FALCON是HNC公司开发的信用卡欺诈估测系统，它已被相当数量的零售银行用于探测可疑的信用卡交易；FAIS则是一个用于识别与洗钱有关的金融交易的系统，它使用的是一般的政府数据表单。此外数据挖掘还可用于天文学上的遥远星体探测、基因工程的研究、web信息检索等。结束语随着数据库、人工智能、数理统计及计算机软硬件技术的发展，数据挖掘技术必能在更多的领域内取得更广泛的应用。 参考文献：[1]闫建红《数据库系统概论》的教学改革与探索[J]．山西广播电视大学学报，2006，(15)：16—17．
统计学毕业论文选题
毕业论文的题目是开始写作的关键，先选好题，再下笔。下面是我整理的统计学毕业论文选题，希望大家喜欢。
统计学毕业论文选题
1、具有预测能力的呼叫中心系统的设计与实现
2、PVAR模型在研究经济增长与能源消费关系中的应用
3、基于有限元的深基坑组合型围护结构可靠度分析
4、一些带有偏序结构的完全码
5、Stein方法在复合泊松分布近似中的应用
6、各类分布产生的背景
7、保险金融中的计数过程的若干渐近性
8、高中概率教学的现状、问题及对策研究
9、随机变量序列的极限定理
10、Cayley树上非对称马氏链及任意相依随机变量序列强极限定理的若干研究
11、一类混合随机序列的概率极限定理
12、保证齿轮质量的结构和工艺措施研究
13、道路施工机群资源配置和计划调度沥青混凝土路面机械化施工系统状态分析与技术经济评价研究
14、高速公路服务区合理规模与布局研究
15、基于图像区域统计特征的隐写分析技术研究
16、统计收敛的测度理论
17、关于φ-混合随机变量序列的矩完全收敛性的研究
18、混合相依随机变量序列极限理论的若干结果
19、两两NQD列的一些收敛性质
20、电力市场环境下的电能质量评估研究
21、本科概率论试验课程设计初探
22、基于随机模拟试验的稳健优化设计方法研究
23、随机变量序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理
24、AQSI序列的强极限定理
25、几类相依混合随机变量列的大数律和L~r收敛性
26、现代经济计量学建立简史
27、任意随机变量序列的相关定理
28、新建电气化铁路电能质量影响预测研究
29、鞅差与相依随机变量序列部分和精确渐近性
30、ND序列若干收敛性质的研究
31、证券组合投资决策的均匀试验设计优化研究
32、相依随机变量序列部分和收敛速度
33、行为两两NQD随机变量阵列加权和的收敛性
34、数值计算的统计确认研究与初步应用
35、基于证据理论的足球比赛结果预测方法
36、城市工业用地集约利用评价与潜力挖掘
37、节理化岩体边坡稳定性研究
38、随机变分不等式及其应用
39、基于模糊综合评价的靶场实时光测数据质量评估
40、基于路径的加权地域通信网可靠性研究
41、LNQD样本近邻估计的大样本性质
42、20CrMoH齿轮弯曲疲劳强度研究
43、我国股票市场与宏观经济之间的协整分析
44、一类Copula函数及其相关问题研究
45、乐透型彩票N选M中奖号码的概率分析
46、协整理论在汽车发动机系统故障诊断中的应用
47、2010年上海世博会会展中断风险分析和保险建议
48、贝儿康有限公司激励设计研究
49、云模型在系统可靠性中的应用研究
50、离散更新模型破产概率及赤字的上下界估计
51、输电线微风振动与疲劳寿命
52、电器产品模糊可靠性分析中模糊可靠度的研究
53、变分不等式及变分包含解的存在性与算法
54、隧道测量误差控制方案的'研究
55、塔式起重机臂架可靠性分析软件开发
56、分布式认证跳表及其在P2P分布式存储系统中的应用
57、房地产行业企业所得税纳税评估实证研究
58、天然气管道断裂事故分析
59、粗集理论及其在数据预处理过程中的应用
60、集装箱码头后方堆场荷载统计分析和概率模型
61、多工序制造过程计算机辅助误差诊断控制系统
62、实(复)值统计型测度的表示理论及其它在统计收敛上的应用
63、应用统计教育部重点实验室程序库建设
64、基于个体的捕食系统模型
65、相依样本下移动平均过程的矩完全收敛
66、基坑变形监测分析及单撑—排桩墙支护结构抗倾覆可靠度研究
67、基于综合的交通冲突技术的城市道路交叉口安全评价方法研究
68、暗挖地铁车站下穿对既有结构安全性影响分析
69、随机变量阵列的强收敛性
70、基于随机有限元的疲劳断裂可靠性研究
71、高中数学教学概率统计部分浅析
72、敏感问题二阶段抽样调查的统计方法及应用
73、三大重要分布及其性质的进一步研究
74、随机变量的统计收敛性及统计收敛在数据处理方面的应用
75、多变量密度函数小波估计的一致中心极限定理
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78、煤矿事故系统脆性模型的建立与仿真
79、基于贝叶斯网络的客户信用风险评估及系统设计
80、河北北方学院学生成绩关联分析及预测
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100、一类相依重尾随机序列的强极限定理及其应用
python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。
寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。
社交网络是一个很大的问题。我觉得对于这类问题，首先你要搞清楚人才价值怎么衡量，用哪些方面来衡量。基于java算法，其实就是网络分析算法。比如对于有向图节点计算各种度，这些其实不算很难，网上都能找到源代码，所以怎么实现不用担心。最难的还是关于价值衡量这块，只有你确定了标准，你才可以行动。可以 IEEE找找NetWork Analysis这样的内容，我看过通过微博或者推特进行网络分析的论文。总之，毕业论文我觉得是大学最有意思的事情了，自己学学总是很开心的。
可以用新浪微博api爬虫下新浪微博数据 做微博的传播分析 其实也就是做图的分析
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.
[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.
[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.
[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.
[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.
正常不应该算抄袭的，只能说是借鉴吧！有共同的地方也属于正常现象。
同一个观点每个人表述方法不一样， 一般来说不算抄袭，但是已经发表，也看到你说有一个点的思路雷同， 这就不能确定了，若果是已经既定、公示的理论，就没事比如1+1=2，大家都知道，就没必要明示。
寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。
对于中医专业的毕业论文，通常需要结合中医理论和实践经验，从实用性和研究性两方面进行探索。例如，可以针对某种常见的疾病或疾病群体，研究中医的病因病机、诊断方法和治疗方案，并结合临床实践进行实证分析。此外，也可以探究中医药的药理作用、配方研制、质量标准和临床应用等方面的问题，以期为中医药的现代化、国际化做出贡献。无论研究方向如何，都需要严谨的研究方法、深入的理论分析和系统的实践验证，以确保毕业论文的质量和学术价值。
中医学专业毕业论文
中医学不是自然科学的分支,它一直与中国古代哲学交融在一起,中医学有着自己对生命本体的认识,有着自己特定的思维方式与思维过程。下文是中医学专业毕业论文，欢迎大家阅读参考!
【摘要】中医临床基础医学成立至今，尽管在学科建立方面做了大量工作，但目前的现状并不容乐观，尤其在学科性质、学科定位、课程设置等方面存在明显问题。因此，面对现状，应当有策略、有计划的积极应对在现有基础上，强化经典以弥补不足，并尽可能发挥学科原有的优势，大胆进行改革，努力推陈出新，以促进学科的迅速发展。国务院学位委员会对中医学科专业目录进行了调整，将《伤寒论》、《金匮要略》、温病学三门传统经典课程合并组建为中医临床基础学科。此后，各中医院校以此为模式，纷纷进行了学科的改革，以新的中医临床基础学科来开展各项工作。尽管临床基础学科从组建开始就有各种不同的看法，但教学、科研、临床等工作依然按此方式在进行着。回顾新学科成立后近8年的时间，其在各方面均取得了新的进步，尤其学科的整体面貌有灿然一新之感。但若从各方面的具体情况而言，其现状不容乐观。
【关键词】中医临床医学;现状;对策
1学科现状的客观评价
临床基础学科成立至今，从学科发展的总体状况来看，应该说是利弊共存、喜忧参半。对此作一客观的评价和分析，是目前学科发展中不可回避的重要工作。
学科面临的困境
临床基础学科成立后虽然对中医学的发展产生了一些有利的影响，但也明显地存在着严重的问题。归纳起来说，主要面临三方面的困境。其一，《伤寒论》、《金匮要略》、温病学的合并是行政划分的结果，合并之前应该进行过科学的论证。但到目前为止，在实际工作中，仍然是“三家”分而行之，基本与合并之前无太大变化。因此，远远没有达到产生“合力”的效果。
其二，由于历史的原因，各校原来的《伤寒论》、《金匮要略》、温病专业的发展是不平衡的，有的伤寒专业实力雄厚，有的可能在金匮、温病专业方面研究水平较高。而简单地合并之后，就冲淡了三门课程的原有优势。也许初衷是以优促建，以好带动全体共同前进。但结果却是相互牵扯制约，干扰了学科的发展进程。
其三，没有新的统一的教材，教学还是保持着原貌，因而完全不能表现出“临床基础”的特色或独特之处。三门课程的合并，结果就象是“拼盘”一样，只有形式，没有贯穿整体的核心内容。
学科长处面面观
任何新生事物均有生机勃勃的一面，因此，临床基础学科以新学科的形式出现，也具有一定的优势。以理推之，其优势主要体现在三方面。其一，拓宽了专业范围。由于临床基础学科涵盖了《伤寒论》、《金匮要略》、温病学三门课程的丰富内容，所以其研究的范围较之原有学科明显扩大，在研究的内容方面则可更为灵活。《伤寒论》、《金匮要略》、温病学均有独特的理论体系和治疗学内容，但在外感热病及内伤杂病的诊治方法上，又有着一定的相通之处。因此，打破原有的学科框框，可以对这些交叉内容进行深人的研究，改变以往此类研究较少的现象。
其二，更新了原有的学术思维模式。以前三门课程单独而立时，在学术思维方面也大多是各不相干的。比如，虽然温病学理论的形成与《伤寒论》有密切关系，但在具体的研究思维方面，却很少联系到《伤寒论》来展开思考。再如，《伤寒论》与《金匮要略》同为张仲景所作，尽管各自涉及的重点不同，但学术思想是完全一致的。然而从这一方面进行学术研究的学者却并不多见。所以，三门课程合并之后，对学术的发展可以起到良好的推动作用，尤其对仲景学说的深人研究具有重要意义。
其三，为该领域研究生整体能力的提高提供广阔的空间。温病学是研究外感热病的专门学科，《伤寒论》中亦有许多有关外感热病的理论和方法，前者主要探讨感受温热病邪引起的温病，后者则主要研究感受寒邪引起的外感热病。二者在这一点上既有共同之处，又各有所长，分而研究均不全面。在原有学科之中，研究生在选题时，理论、实验及临床研究必然会受到学科研究领域的限制，因而对其整体学术水平和能力的培养都是不利的。而学科合并之后，突破了这个“瓶颈”，研究生在论文的撰写过程中，将站在一个新的高度，导师也将从外感热病辨治的角度进行培养，从而使研究生实际诊治疾病的能力和科研能力均得以提高。
2学科困境的原因探析
要想从根本上改变临床基础学科目前存在的问题，找出其关键环节至关重要。笔者认为，当前临床基础学科不良现状的主要原因是学科性质模糊、学科定位不准、课程设置僵化。
但大多专家认为既不是基础学科，也不宜划在临床基础学科的范围内。但如此一来，就带来一些不良的后果。因为学科性质的含糊不清，导致学科在发展方向上失去了明确的目标，从而影响了学科发展的速度。
学科性质模糊致使发展方向不确定
一般来说，学科性质取决于学科所涉及领域的主要特点和研究的根本内容，而其性质如何又对该学科的发展方向起着决定性的作用。临床基础学科所包括的《伤寒论》、《金匮要略》、温病学的学科性质，长期以来被认为与《内经》相同，属于古典医籍范畴，因而被合称为四大经典。从其内容来看，实际包括了从基本理论到临床诊治各种疾病的方法，内容极为丰富。临床基础学科成立后，有学者对学科性质的表述是：既有基础学科的特点，又有临床学科的属性。单纯从这一定义来看，应当说是抓住了原来三门学科的基本特点，并没有任何的错误。但是，由于学科在定名时已经强调是“临床基础”，这就表明，该学科应是基础与临床的桥梁。该学科是一门联络基础与临床的桥梁学科。说明它既不同于纯基础的生理、生化、解剖、中医基础理论等学科，又不同于内、外、妇、儿等纯粹的临床学科。而完全属于临床基础的学科大致有中药、方剂、中医诊断学等。对于临床基础学科的性质究竟如何确定，一直以来尚未有定论。
学科定位不准导致教学重心不明确
正是由于学科性质模糊带来的学科定位不准，导致教师在教学中对教学重心的把握难以确定。以往三门课程属经典时，主要的教学重心是放在培养学生临床处理疾病的能力方面，各教学环节均围绕这一主题加以强化，比如多讲一些名家的临证经验、穿插临床诊治的典型医案，有些课程还安排学生去医院见习等等。不少中医院校还把这三门课划入临床，有自己的专门病房，以方便学生在学习中实习。这些，都是为了提高学生临床处理疾病的整体能力而做的具体工作。现在，将临床基础学科定位为桥梁课，那么过于偏重临床就违背了“桥梁”的特点，从而造成教师教学中的困惑，最终将对教学质量产生不良影响。
课程设置僵化造成学科知识不系统
任何学科的存在，均应具有相对独立的理论体系这样一个重要条件。临床基础学科所涵盖的三门课程，虽均可包括在中医学辨证施治的理论体系之中，但具体而言又各自具有一定的特点。比如，《伤寒论》主要是探讨六经辨证，并以这一理论体系贯穿始终;温病学则主要探讨卫气营血辨证和三焦辨证，并将其作为外感温热性疾病临床诊治的基本纲要。因此，彼此之间在理论体系方面就存在着一定的差距。况且，形成临床基础学科这一新学科之后，在学术发展方面，未能将这些各具特色的理论体系加以梳理而使其融会贯通为一体。所以，在课程设置方面并未出现新的改变，目前的现状是仍然保持以前的课程原貌，给人以“穿新鞋、走老路”的感觉。按逻辑推论，伴随新学科成立的应当是相应的较完整、统一的理论体系，在课程设置上也应有相应的变化，但目前学科在这一点上明显滞后，这也是学科不能很好发展的重要原因。
研究范围太广致使力量分散无特色
事物的发展都是一分为二的，临床基础学科研究范围的扩大，尽管给学者们开辟了更为广阔的研究空间，但研究范围太广太杂，也必然带来一些弊端。主要表现在研究力量分散(学科人员本身就不多)，并会因此而造成研究内容在深人程度上受到影响，最终的结果就是学科在研究内容上缺乏特色。而一个学科没有自己的研究特色，在整个中医学研究领域中就会逐渐地失去竞争力和应有的地位。
经典著作淡化导致教学质量下降
由于三门经典课程合并形成临床基础，对原有的经典著作的重视程度逐渐降低，因此学生在掌握中医基础知识方面出现明显的不扎实现象，换而言之，就是中医的基本功受到明显影响。在中医学之中，许多非常重要的理论均来自于经典著作。其实，《伤寒论》、《金匮要略》和温病学包括的原著内容，还只是中医典籍中的一部分，但也可以说是最为重要的一部分。如果连这些都不强调要牢固掌握，那么，中医的精华要如何来保留和传授给学生呢?当然，教学质量的问题还涉及到后期的临床实习等复杂环节，但在校期间对经典著作淡化而产生的不利影响，也是不容忽视的重要问题。
3学科工作的应对策略
面对当前中医临床基础学科的现状，我们应当采取怎样的策略和措施呢?鉴于近期内学科的构建不可能有较大变动，必须在现有的条件下扬长避短、积极努力，最大限度地促进学科的发展。
大胆尝试，推陈出新
为了促进学科学术体系的发展，在课程设置和教材的编写方面必须大胆进行尝试。近年来，不少专家和学者对此已经做了许多探讨，比如，有专家提出可以将三门课程以及其他学科中有关中医辨证论治体系的内容提取出来编成辨证理论的教材、将《伤寒论》和温病学有关外感病的内容编写成《外感热病学》、或直接将三门课压缩编成《中医临床基础》等等，有些院校已经开始做了初步的工作川。这些设想和构思均有积极意义，但有的肯定存在缺陷或问题，可以组织专家有针对性地进行深人论证和研讨，在取得一定共识之后，委托某一院校牵头编写，先在小范围内试用，成功后再普及。希望能在中医临床基础学科改革的过程中达到推陈出新的目的，并由此促进中医学理论和中医教育事业的进步。
摆脱束缚，发挥优势
临床基础学科将《伤寒论》、《金匮要略)).、温病学组合在一起，但学科的发展不应受到所谓“临床基础”一个学科的束缚。各校可根据自己原来三门课程的不同优势选择其侧重点，可以《伤寒论》为重点，也可以金匮或温病学为重点。总之，尽可能发挥原有的优势，抛弃门户之见。三门课程之间可以互相支持，凡是有利于其优势保持和扩大的工作，均应有目的、有计划地去努力进行。比如，在研究内容方面，可以根据以前的优势项目制定几个主要的研究方向继续深人研究，并合理的将学科人员分组结合，按照个自的长处配合工作。一旦目标明确，人员分工妥当，各项工作就会有序地进行，而学科也应当会因此而不断发展。
保持特色，强化经典
多年来的中医教育实践证明，经典著作中的许多辨治理论是中医学的精华所在，切不可轻易地将其丢弃。《伤寒论》、《金匮要略》均为古典医籍，堪称是中医理论发展的根基之一;温病学虽然是现代教材，但其内容却来源于古代温病学家的原著，如《温热论》、《温病条辨》、《温热经纬》、《湿热病篇》等，均是温病名家的经典之作，)其中包涵了丰富的临证经验和非常重要的辨治思路。因此，对于这些经典原著的内容，应予以保留，并作为深人研究中医理论的必要课程。加强原著的学习，不仅对提高学生处理疾病的实际水平很有帮助，更重要的是可以提高学生的思辨能力，并能够使其在诊治疾病的过程中充分发挥中医的特色。
适应现状，弥补不足
首先，应当逐渐的适应目前的现状，尽管大家对该学科有诸多的`不同看法和意见，但为了将其不利影响降低到最小，必须停止争论，将目光转向如何弥补其不足方面。比如，不要过多地纠缠其学科是否为桥梁课，可以按照以往的习惯仍将其定位在偏重临床，保持原有的特色和临床技能培养的重点。这样可以避免因教学重心不明确可能导致的学生学完三门课程后什么都不扎实的缺点。其次，为了改变学科合并后人员减少而产生的不利状况，除了要求全体教师加强学习，提高自身的学术水平，尤其是拓宽知识面之外，还可以考虑尝试让青年教师学习教授二门课的做法。既可以逐渐培养一专多能的师资力量，还能为将来的学术理论的整合奠定人才基础。同时，鼓励大家多做《伤寒论》、《金匮要略》、温病学三门课程之间的交叉研究，力争从中找到一些较好的契合点，甚至提出新的观点、创立新的理论。
综上所述，中医临床基础学科的现状有喜有忧。面对现状，我们应当保持清醒的头脑和积极的态度，有策略、计划的努力做好各项工作。
参考文献
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心力衰竭，是各种原因导致心脏负荷过重、心肌损害及收缩力减弱所致的心功能不全(失代偿期)的一种综合征，是各种心脏病的严重阶段，其发病率高，是世界性日趋严重的危害健康的主要问题。中学对本病病因病机的认识渊源已久。在治疗上也已取得了较理想的疗效，我院近2年完成的中西医结合市级课题《中药益心汤对心衰患者血浆脑钠肽作用的临床研究》结果再次证实利用中医理论指导临床，运用中医中药治疗该病对于降低再住院率、病死率，及提高生存质量等方面具有重要作用。
1、中医学对心力衰竭的认识
心力衰竭属于中医的“心水”、“心悸”、“喘证”、“水肿”等范畴。《内经》记载：“心胀者，烦心短气，卧不安”、“脉痹不已，复感外邪，内舍于心……心痹者，脉不通，烦则心下鼓，上气而喘”，“心胀”和“心痹”就其临床表现而言可归于心力衰竭。张仲景发展了《内经》水气为病的思想，提出了“心水”病名。《金匮要略》：“心水者，其身重而少气，不得卧，烦而躁，其人阴肿”，描述出心力衰竭的主要症状。中医学“心衰”病名首见于唐代孙思邀《备急千金要方》。详述见于宋代《圣济总录·心脏门》：“心衰则健忘，不足则胸腹胁下与腰背引痛。惊悸，恍惚，少颜色，舌本强”，此处“心衰”虽非心力衰竭的典型表现，但与心力衰竭是有一定联系的。
2、中医学对心力衰竭病因病机的认识
中医学认为心主血脉，心力衰竭则是各种病因导致这一功能受损而发生的病证。心衰的病因主要为心脏自病或他脏之病影响及心，造成气血阴阳诸虚，或六淫外邪犯心，从而损伤心脏。
心气虚衰为发病基础
心的主要功能是推动血液在全身经脉中运行以濡养周身，心的功能主要体现在“心气”上，即心气是推动血液在血脉中运行的动力来源。心气充沛，才能维持正常的心力、心率和心律，才能保证心血的搏出，使血液在脉管中正常运行。正如《仁斋直指方》所谓：“人以气为主，一息不运，则机缄穷;一毫不续，则窍壤判……血脉流行者亦气也……盛则盈，衰则虚”。可见，若心气虚衰，推动血液运行无力，就会出现周身失养，进一步使心功能下降。《内经》称“味过于咸，大骨气劳，短肌心气抑”。《圣济总录》：“虚劳惊悸者，心气不足，心下有停水也”，则明确指出了心气虚为心力衰竭的基本病机。邓铁涛[1]认为：“五脏皆致心衰，非独心也”。肺、脾、肝、肾的功能失调都可影响到心，而发生心衰。心力衰竭的主要病位在心，又常常与肺、脾、肾等脏相互影响。
正虚为本，瘀血为标
心力衰竭发病机制始则多因心气虚弱、气不运血、心阴亏耗，表现为气阴两虚、心血不畅，进而气虚阳衰或阴损及阳，而致“阴阳两虚，心脉瘀滞”，成为心力衰竭的病理生理基础。尤以心阳(气)亏虚，心脏鼓动减弱，营运无力为其病理变化的主要方面。心气不足贯穿心力衰竭始终，是心力衰竭恶化的重要因素。王清任在《医林改错》中曰：“元气既虚，不能达于血管，血管无气，必停留为瘀”。心血瘀阻则出现心悸，胸闷胸痛，面色瘀黯，唇甲青紫，舌有瘀点或瘀斑等。
水气泛溢为最终结果
《素问·逆调论篇》说：“夫不得卧，卧则喘者，水气之客也”。其认为除血脉不通外，心力衰竭还与水气内停有关。又如《三因方·水肿》称：“短气，不得卧，为心水”。心气虚损衰竭，无力推动血行，血流迟滞，瘀而成水。由此可以推论出：心气虚导致血瘀，血瘀又进而引起水停，从而引发了咳喘、水肿、心悸等一系列证候。
关于心衰病机虽有较多论述，但认识是有一致之处的，即心衰的正虚与标实是相互交织共同存在的。其中，阳气虚衰，水饮与血瘀内停是贯穿于心力衰竭病程中最基本的病理机制。心力衰竭的病因病机可以概括为：心气虚→血瘀→水停→心虚加重，与现代医学心力衰竭的神经内分泌机制(心功能不全→神经内分泌激活→心室重构→心功能不全加重)虽分属不同的理论体系，但在一定程度上有异曲同工之妙。
3、中医治疗心力衰竭的研究进展
辨证治疗
辨证论治是中医的灵魂，中医对于心力衰竭的治疗最重要的就是辨证论治，心力衰竭的辨证分型主要是依据病因病理的变化进行，由于心力衰竭的主要病理机制为本虚标实，所以现代大多医家都以虚实为纲，病变累及脏腑为目，结合临床实践辨证分型。
专法治疗
杨积武[9]创制的强心宁煎剂涵盖了现代医学治疗本病所倡导的强心、利尿、扩血管及抑制心室重构的治疗大法。方由人参、黄芪、附子、丹参、泽泻、五加皮、川芎、甘草组成。以达益气温阳，强心利尿，行气活血化瘀，安神宁心之功。吴时达[10]等认为心衰的中晚期经中医辨证多为阳虚水泛，采用温阳健心灵口服液以温阳益气、利水活血，具有良好的近期疗效。李庆海[11]认为本病虚以气阴两虚为主，而心肾阳虚则多见于疾病的末期;实以水饮瘀血为主，治以益气养阴、活血利水为基本治则，创验方参麦宁心合剂。方由人参、麦冬、五味子、葶苈子、云苓、玉竹、车前子、桑白皮、当归、丹参、枳实、生龙骨、生牡蛎组成。诸药合用共奏益气养阴、活血利水之功。益气养阴则气血充足，鼓动有力，活血利水则瘀散水行，郁热自消，心安神畅。我们根据多年的临床实践认为心衰为本虚标实之证，心脏阳气不足(虚衰)为本，水停瘀血为标。因此，治疗需标本兼治，在补虚的基础上兼以利水消肿、活血化瘀。治宜温阳益气，活瘀化饮为基础。自拟益心汤：黄芪、白术、茯苓、桂枝、炙甘草、泽泻、泽兰、枳壳、车前子、当归、桃仁、南葶苈子、党参、临床观察其对心力衰竭患者的左室射血分数及血浆脑钠肽的作用均明显优于对照组。
实验研究
王振涛等[12]采用左冠脉结扎术致心肌梗死后心衰大鼠模型，观察了相同种类活血益气药的不同剂量配伍对心衰大鼠心脏系数及功能的影响，发现活血益气药可以改善心肌梗死后心衰模型大鼠心脏系数及功能，且方剂配伍中多量活血药的应用均能较明显改善心衰大鼠的组织学指标心脏系数。同时从心脏组织形态学角度证明了活血药和益气药均有逆转心室重构作用。赵英强等[13]采用腹主动脉缩窄术复制大鼠心衰模型，用原位凋亡检测方法及电镜观察强心剂组及对照组的心肌细胞凋亡情况，结果显示，正常对照组无心肌细胞凋亡，模型组凋亡明显，强心冲剂能明显改善凋亡，其作用与卡托普利相当。沈雁等[14]研究发现，温心胶囊能明显提高心力衰竭心肌被抑制的基质金属蛋白酶组织抑制物mRNA表达水平，加强抑制基质金属蛋白酶活性，阻止胶原降解及基质改建，调控细胞外基质代谢，提高衰竭心脏的射血功能。王洪良等[15]研究认为心复康口服液能通过改善慢性压力负荷性心力衰竭心肌线粒体腺苷酸转位酶1(ANT1)、心肌线粒体腺苷酸转位酶2(ANT2)的表达，从而抑制细胞凋亡、改善能量代谢，治疗心力衰竭后的心肌损伤。
应用中医药治疗慢性心力衰竭在各方面均有较大的进展，无论是基础理论，还是临床应用。众多医家对于心衰的认识虽各有一家之言，但总的来看其认识大同小异，基本上倾向于本虚标实，气阴两虚，水瘀互阻。在增强疗效、改善症状、提高生存质量、避免不良反应等方面显示了独特的优势。
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中医学的论文篇2 浅谈中医学与气功 【摘 要】 中医学的气的概念和气机的变化，对气功的理论和实践具有指导意义。大力整理和应用中医理论指导气功和学术非常必要。中医学对于气功的指导地位的提升有助于规范中医气功学的术语和临床技术规范。 【关键词】 气功;中医学;内养功 中医学中对气的论述是权威的、实用的。千百年来在临床运用中经过严格的实践检验，对中医的气的理解有助于气功练习和指导病人有效地习练功法健身祛病。历来气功的解释多趋于使用佛家和道家术语，而使用中医术语进行是对气功诠释有助于加深对气功术语和气功医疗操作的规范，而且易于接受。 “恬淡虚无，真气从之，精神内守，病安从来”。《黄帝内经·素问·上古天真论》中谈到了主观精神因素的平静恬淡，会使气机畅达回归到原来的自然状态，精神内守对于防病具有重要的作用。 1 关于气：何为气? 气，是不断运动着的具有很强活力的精微物质，具有物质、能量和信息的特性。气的生成来自于： 先天之精气：即受之于父母的先天禀赋之气。其生理功能的发挥有赖于肾藏之精气的生理功能; 水谷之精气：即饮食水谷经脾胃运化后所得的营养物质; 吸入之清气：即由肺吸入的自然界的清气。 其中先天之精气为基础，奠定了总体的根基，后天之气补充和滋养先天之气使之源源不断、生生不息、循环不止。水谷之精气和肺吸入的大自然之清新之气汇聚于胸中形成宗气，走息道司呼吸、贯心脉辅心行血。呼吸和心血的运行直接影响气血之运行，在气功中呼吸调节能很好的调节气血的运行可见一斑。 2 气的分布与分类 根据所在的部位、功能及来源的不同，气分可为以下三类。 元气：元气又称“原气”、“真气”，是人体最基本、最重要的气，也是人体生命活动的原动力。元气主要由肾所藏的先天之精化生，并受后天水谷精气的不断补充和培养。元气根源于肾，通过三焦而循行全身，内至脏腑，外达肌肤腠理，无处不在。元气的主要功能是推动和促进人体的生长发育，温煦和激发脏腑、经络、组织器官的生理活动。因此说元气是维持人体生命活动的最基本的物质。机体的元气充沛，则各脏腑、经络等组织器官的活力就旺盛;反之就会因元气虚衰而产生种种病变。 在气功练习中，动功能使气机调达，推动元气敷布三焦。静功意守丹田则有温补元气的功效，在练习中动静结合达到完美的练功效果。 宗气：宗气是积于胸中之气，属后天之气的范畴。由肺吸入之清气和脾胃运化的水谷精气结合而生成。因此，肺的呼吸功能和脾胃之运化功能的强弱，直接与宗气的盛衰密切相关。宗气在胸中积聚之处，称为“气海”，又名为膻中。 宗气的主要功能表现在两个方面：一是上走息道以司呼吸。凡语言、声音、呼吸的强弱，都与宗气的盛衰有关。二是贯注心脉以行气血。凡气血的运行、肢体的温度和活动能力、视听的感觉能力、心搏的强弱及其节律等，均与宗气的盛衰有关。若宗气不足，临床可见语声低微、呼吸微弱、脉软无力等症。 呼吸的停闭调节有助于宗气的生成和运行，改善气血的运行，加强心肺的功能，心主神明、主血脉、为一身之大主，肺主气，为脏腑之华盖，为相辅之官，心肺功能的提高对于防病治病是非常重要的，习练气功不能不行呼吸之功以改善一身之气血状态，气功一词由兹而生不足为奇。 营气：营气是行于脉中而具有营养作用的气，主要由脾胃运化的水谷精气所化生。因其富有营养，于脉中营运不休，故称之为营气。营气是血液的重要组成部分，与血关系密切，可分不可离，故常常将“营血”并称。营气与卫气相对而言，属于阴，故又称“营阴”。 营气的生理功能主要表现在营养和化生血液两个方面，水谷精微中的精华部分是营气的主要成分，是脏腑、经络等生理功能活动所必需的营养物质，同时又是血液的组成部分。 卫气：卫气的功能主要表现在防御、温煦和调节三个方面，包括护卫肌表，防御外邪入侵;温养脏腑、肌肉、皮毛;调节控制汗孔的开合和汗液的排泄，以维持体温的恒定。 调节脾胃功能的气功练习方法内养功是首选，早期时候的科研和临床都已证实。 3 气的功能 作为人体生命活动的基本物质，气的生理功能主要有以下五个方面。 推动作用：气的推动作用，是指气具有激发和促进作用。气是功能极强的精微物质，能激发和促进人体的生殖、生长与发育，以及各脏腑、经络等组织器官的生理功能;推动经气的运行、血液的循行，以及津液的生成、输布和排泄。 温煦作用：是指气通过气化产生热量，使人体温暖，驱除寒冷。气维持并调节着人体的正常体温，保证人体各脏腑组织器官及经络的生理活动，并使血液和津液能够始终正常运行而不致凝滞、停聚。 防御作用：正如《素问·刺法论》说：“正气存内，邪不可干。”是指气具有护卫全身肌表、防御外邪入侵的作用。一方面，气可以护卫肌表，防止外邪入侵;另一方面，“邪之所凑，其气必虚”之说(《素问·评热病论》)，气又可以与入侵的邪气作斗争，以驱邪外出。 固摄作用：气的固摄作用，主要是指气可以保持胃、肾、子宫、大肠等脏腑器官位置的相对稳定;统摄血液防止其溢于脉外;控制和调节汗液、尿液、唾液的分泌和排泄，防止体液流失;固藏精液以防遗精滑泄。 气化作用：气化是指通过气的运动而产生的各种生理功能效应，气化过程就是物质转化和能量转化的过程。具体表现在精、气、血、津液各自的新陈代谢及其相互转化。如食物转化成水谷精微，然后再化生为气、血、津液等;津液经过代谢，转化成汗液和尿液等。 气的各种功能相互配合，相互为用，共同维持着人体的正常生理活动。比如，气的推动作用和气的固摄作用相反相成，一方面，气推动血液的运行和津液的输布、排泄;另一方面，气又控制和调节着血液和津液的分泌、运行和排泄。推动和固摄的相互协调，使正常的功能活动得以维持。 4 气机：气的运动形式 气机，即是气的运动。气运动的基本形式包括升、降、出、入四个方面，并体现在脏腑、经络、组织、器官的生理活动之中。人体之气流行于全身各脏腑、经络等组织器官，无处不在，推动和激发着人体的各种生理活动，因而气的功能是通过气机来实现的。升与降，出与入，以及升降与出入，相互为用，相反相成，共同完成人体内部及其与外界环境之间的气化过程。升者升其阳，降者降其阴，出者吐其故，入者纳其新。升降出入是机体生命活动的基本过程，存在于生命过程的始终，是生命规律的高度概括。五脏中，心肺位置在上，在上者宜降;肝肾位置在下，在下者宜升;脾胃位置居中，通连上下，为升降出入的枢纽。如肺呼气为出，吸气为入，宣发为升，肃降为降。六腑则传化物而不藏，以通为用，以降为顺。气机的升降出入应当保持协调、平衡，才能维持正常的生理活动。 气机失常又称气机失调，是气的运动紊乱，影响正常的生理功能而形成疾病。在疾病发生、发展的过程中，由于致病因素的作用，而引起人体内气的升降出入运动的紊乱，导致体内出现气滞、气逆、气陷、气闭、气脱的病理状态。 气机失常是人体生理功能及其相互关系出现紊乱的概括，也是疾病发生、发展、变化与转归的内在表现。 气滞 “滞”是指阻塞，不畅之意。气滞，是指气机郁滞而阻塞不畅的病理状态。 气滞的发生多与情志不畅、痰饮、水湿、食积、瘀血、结石等阻滞有关。由于上述因素，影响到局部或全身气的运行，形成气机郁滞不畅，可出现胀满、疼痛。“气行则血行，气滞则血瘀”，因此气滞可导致血行滞涩，而形成瘀血。若气滞导致水湿停滞，则可形成痰饮。 气滞还可以使某些脏腑功能失调而形成脏腑气滞，常见的肺气、肝气和脾胃气滞，可见脘腹胀痛，时作时止，得矢气、嗳气则舒，以及完谷不化等症。 气逆 “逆”是违背，不顺从之意。气逆，是指体内气机升降失常，当升者升之太过，或当降者不降而上逆的病理状态。气逆的发生，多由情志内伤、饮食寒温不适、痰浊壅阻及外邪侵袭等所致，与肝、肺、胃等脏腑关系密切。因肝主疏泄，升泄太过，肝气上逆，可见头痛而胀、目赤面红、烦躁易怒等症状，甚则导致血随气逆，出现咳血、吐血、中风、昏厥等症。因肺主肃降，肺失肃降而致肺气上逆，则见咳嗽、气喘、痰鸣等症。胃主降，胃失和降，则胃气上逆，而见呕吐、嗳气、呢逆、腹胀等症状。 气陷 “陷”是升举无力，不足之意。气陷，是指在气虚的情况下，以气的上升不及和升举无力为主要特征的病理状态。气陷的发生常因素体虚弱，久病耗伤或思虑劳倦等所致。气陷多发生于脾脏，故又称“中气下陷”。脾主升清，一方面上输水谷精微于头目清窍，另一方面托举维系人体内脏器官位置的相对恒定。因此，在气虚升举无力的情况下，既可导致清气不能上养头目清窍，而见头晕、眼花、耳鸣等症;又可出现脏腑器官的维系乏力，而引起某些内脏的下垂，如胃下垂、子宫下垂、脱肛等;还可兼见脘腹或腰腹胀满重坠、便意频频等症。此外，因气陷是因气虚发展而来的，故临床中常见疲乏无力、气短声低、少气懒言、面色不华、脉弱无力等气虚征象。 气闭 “闭”为闭塞，不能外达之意。气闭，是指气之出入障碍，气不能外达，闭郁结聚于内，而出现的突然闭厥的病理状态。气闭多于情志刺激而气郁之极，或痰饮、外邪、秽浊之气阻阔气机所致。其发生，可因外感寒邪，束于肌表，阳郁而不达而无汗，感受秽浊之气而致闭厥、外感热病过程中的热盛内厥、突然遭受巨大的精神刺激所致的气厥等。临床上，还可因气机闭郁，壅于心胸，闭塞清窍，可见突然昏倒、不省人事;阳气内郁，不能外达，则见四肢逆冷，拘挛、两拳握固、牙关紧闭;肺气闭郁，气道阻滞，则见呼吸困难、气急鼻煽、面青唇紫;气闭于腑，则见二便不通。 气脱 “脱”即脱落、不内守之意。气脱，是指气不内守，大量向外逸脱，从而导致全身性严重气虚不足，出现功能突然衰竭的病理状态。气脱多由正不敌邪、正气骤伤，或正气长期持续耗损而衰弱，以致气不内守而外脱;或因大出血、大汗出、大吐泻等，使气随血脱或气随津泄所致。临床上，因气大量外散脱失，脏腑功能突然衰竭，常出现面色苍白、汗出不止、目闭口开、手撒肢冷、脉微欲绝等危象。 5 病因中七情对于气机的影响 七情的致病特性 过度的情志活动可以直接干扰气机运动，造成气机的紊乱，如怒则气上，惊则气乱，恐则气下，思则气结等，气功的练习可以干预气机运动，气机平和则机体有机会得到修复，阻断了致病因素。内养功初级静功中松静筑基法，在自然呼吸同时配合松静的练习，使大脑和身体同时放松和入静，改善和提高机体的内环境，使身体处于较舒适的状态，而得到将息温养。 七情内伤直接影响其相应内脏，使其脏腑气机逆乱，气血失调，导致疾病的发生。 直接伤及内脏 不同的情志刺激可伤及相应的脏腑。因为人体是一个以五脏为中心的有机整体，而心是五脏六腑的统帅，它主宰着人的心理、情志活动。为此，七情致病均可损及心，并影响到其他脏腑，在七情致病中心起主导作用。另外，心主血藏神，肝藏血主疏泄，脾主运化为气血生化之源，又为气机升降的枢纽。故情志致病，以心肝脾三脏失调为多见。如过喜、惊吓、思虑劳神均可伤心，致心神不宁，症见心悸、失眠、健忘，甚则精神失常。郁怒伤肝，肝气郁结，证见两胁胀痛、善太息或咽中似有异物梗阻;妇女可见月经不调、痛经、闭经等。肝气上逆，出现呕血、面红耳赤、晕厥。思虑忧愁伤脾，脾失健运，见食欲不振、脘腹胀满、大便溏泄等症。若思虑劳神，不仅损伤心脾，而且可导致心脾两虚，同时会出现上述心神不宁及脾失健运的兼症。 影响脏腑气机 七情对内脏的直接损伤主要为影响脏腑气机，气血运行紊乱。《素问·举痛论》说：“怒则气上，喜则气缓，悲则气消，恐则气下……惊则气乱，思则气结。” 怒则气上，致肝气横逆上冲，血随气逆并走于上，见头胀痛、面红目赤或呕血，甚则昏厥卒倒。喜则气缓，包括两个方面，一是可缓和精神紧张，营卫通利;二是暴喜过度，致心气涣散，神不守舍，见精神不集中，甚则失神狂乱。悲则气消，过度悲忧损伤肺气，使肺气抑郁，意志消沉，见气短声低、倦怠乏力、精神萎靡不振。恐则气下，恐惧过度，使肾气不固，气泄于下，见溺频、溲多或二便失禁，甚则面白、昏厥、遗精。惊则气乱，突受惊吓，损伤心气，致心无所倚，神无所归，见心悸、惊惶失措。思则气结，思虑劳神过度，伤神损脾，致气机郁结，脾运无力，见食欲减退、脘腹胀满、便溏等。 七情的变化可以直接影响病情的发展 情绪波动可使病情加重或急剧恶化，如肝阳上亢证，情绪的波动可诱发中风偏瘫，此时对于情绪的调摄，运用气功调神之法使患者能处于安静愉悦的状态，则可以避免和阻断，能处于安静愉悦。 6 气功对于气机的干预 气功练习中，调神运用合理的良性意念替代和阻断不良情绪的侵扰，达到治病求本的目的。 动功的练习可以使身体的气机得到调整，动功的练习在中医里也与中医肝藏血，主筋，主疏泄行气。 气功通过三调的合理练习，对身心有序的调节，可以安神定志、养气、行气活血、舒筋通络，达到健身祛病的目的。动功如内养功动功、五禽戏、八段锦等。吐纳如内养功的停闭呼吸法、六字诀等功法，辨证选功、辨证练功，符合中医学理论的规律，合理的使用三调为宗技术，指导患者通过调神、调息、调身高效而安全的练功、养生祛病，练养结合来调达气机。 在气功的练习中，随着功夫的提高会逐渐形成自然的深长的腹式呼吸，提高消化系统的功能，自然提高了水谷精气的形成。使宗气生成和气血的生成有了生化之源。深长呼吸更能获得充足的自然清新之气，使宗气更加充足，气血的运行动力更强劲。 在气功练习中，由于是自我调控的功夫和技能，故在很多急重的情况下是很难完成这一技术操作的，所以在一定的程度上气功的练习需要在缓则治本的阶段来使用，对于气功自我练习的适应症上亦以慢性病或疾病的恢复期为主，总之，是以病人自身能够完成操作为前提。 总 结 通过上述的这些内容从生理到病因病机，中医学对于气的论述和实践运用都是完善而成熟的，用于临床亦行之有效。气功学，尤其是中医气功学或医学气功、医疗气功如何在中医理论指导下，合理指导病患者辨证的习练气功，是我们中医气功学研究的的主要目标和方向。 猜你喜欢： 1. 中医学职称论文 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