【正文】 識(shí)篩選中非常重要的一步。數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)指的就是在大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法找到有用信息的行為。一般情況下, 數(shù)據(jù)挖掘都會(huì)和計(jì)算機(jī)科學(xué)緊密聯(lián)系在一起, 通過(guò)統(tǒng)計(jì)集合、在線剖析、檢索篩選、機(jī)器學(xué)習(xí)、參數(shù)識(shí)別等多種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)最初的目標(biāo)。統(tǒng)計(jì)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)挖掘算法里面應(yīng)用得比較廣泛的兩類。統(tǒng)計(jì)算法依賴于概率分析, 然后進(jìn)行相關(guān)性判斷, 由此來(lái)執(zhí)行運(yùn)算。而機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要依靠人工智能科技, 通過(guò)大量的樣本收集、學(xué)習(xí)和訓(xùn)練, 可以自動(dòng)匹配運(yùn)算所需的相關(guān)參數(shù)及模式。它綜合了數(shù)學(xué)、物理學(xué)、自動(dòng)化和計(jì)算機(jī)科學(xué)等多種學(xué)習(xí)理論, 雖然能夠應(yīng)用的領(lǐng)域和目標(biāo)各不相同, 但是這些算法都可以被獨(dú)立使用運(yùn)算, 當(dāng)然也可以相互幫助, 綜合應(yīng)用, 可以說(shuō)是一種可以“因時(shí)而變”、“因事而變”的算法。在機(jī)器學(xué)習(xí)算法的領(lǐng)域, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是比較重要和常見(jiàn)的一種。因?yàn)樗膬?yōu)秀的數(shù)據(jù)處理和演練、學(xué)習(xí)的能力較強(qiáng)。而且對(duì)于問(wèn)題數(shù)據(jù)還可以進(jìn)行精準(zhǔn)的識(shí)別與處理分析, 所以應(yīng)用的頻次更多。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依賴于多種多樣的建模模型來(lái)進(jìn)行工作, 由此來(lái)滿足不同的數(shù)據(jù)需求。綜合來(lái)看, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模, 它的精準(zhǔn)度比較高, 綜合表述能力優(yōu)秀, 而且在應(yīng)用的過(guò)程中, 不需要依賴專家的輔助力量, 雖然仍有缺陷, 比如在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時(shí)候耗時(shí)較多, 知識(shí)的理解能力還沒(méi)有達(dá)到智能化的標(biāo)準(zhǔn), 但是, 相對(duì)于其他方式而言, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)依舊是比較突出的。以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ)的GSM網(wǎng)絡(luò)定位 定位問(wèn)題的建模建模的過(guò)程主要是以支持向量機(jī)定位方式作為基礎(chǔ), 把定位的位置柵格化, 面積較小的柵格位置就是獨(dú)立的一種類別, 在定位的位置內(nèi), 我們收集數(shù)目龐大的終端測(cè)量數(shù)據(jù), 然后利用計(jì)算機(jī)對(duì)測(cè)量報(bào)告進(jìn)行分析處理, 測(cè)量柵格的距離度量和精準(zhǔn)度, 然后對(duì)移動(dòng)終端柵格進(jìn)行預(yù)估判斷, 最終利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分析求解。 采集數(shù)據(jù)和預(yù)處理本次研究, 我們采用的模型對(duì)象是我國(guó)某一個(gè)周邊長(zhǎng)達(dá)10千米的二線城市。在該城市區(qū)域內(nèi), 我們測(cè)量了四個(gè)不同時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù), 為了保證機(jī)器學(xué)習(xí)算法定位的精準(zhǔn)性和有效性, 我們把其中的三批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù), 最后一組數(shù)據(jù)作為定位數(shù)據(jù), 然后把定位數(shù)據(jù)周邊十米內(nèi)的前三組訓(xùn)練數(shù)據(jù)的相關(guān)信息進(jìn)行清除。一旦確定某一待定位數(shù)據(jù), 就要在不同的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行測(cè)量, 按照測(cè)量出的數(shù)據(jù)信息的經(jīng)緯度和平均值, 再進(jìn)行換算, 最終, 得到真實(shí)的數(shù)據(jù)量, 提升定位的速度以及有效程度。 以基站的經(jīng)緯度為基礎(chǔ)的初步定位用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)進(jìn)行移動(dòng)終端定位, 其復(fù)雜性也是比較大的, 一旦區(qū)域面積增加, 那么模型和分類也相應(yīng)增加, 而且更加復(fù)雜, 所以, 利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)進(jìn)行移動(dòng)終端定位的過(guò)程, 會(huì)隨著定位區(qū)域面積的增大, 而耗費(fèi)更多的時(shí)間。利用基站的經(jīng)緯度作為基礎(chǔ)來(lái)進(jìn)行早期的定位, 則需要以下幾個(gè)步驟:要將邊長(zhǎng)為十千米的正方形分割成一千米的小柵格, 如果想要定位數(shù)據(jù)集內(nèi)的相關(guān)信息, 就要選擇對(duì)邊長(zhǎng)是一千米的小柵格進(jìn)行計(jì)算, 而如果是想要獲得邊長(zhǎng)一千米的大柵格, 就要對(duì)邊長(zhǎng)是一千米的柵格精心計(jì)算。 以向量機(jī)為基礎(chǔ)的二次定位在完成初步定位工作后, 要確定一個(gè)邊長(zhǎng)為兩千米的正方形, 由于第一級(jí)支持向量機(jī)定位的區(qū)域是四百米, 定位輸出的是以一百米柵格作為中心點(diǎn)的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)信息, 相對(duì)于一級(jí)向量機(jī)的定位而言, 二級(jí)向量機(jī)在定位計(jì)算的時(shí)候難度是較低的, 更加簡(jiǎn)便。后期的預(yù)算主要依賴決策函數(shù)計(jì)算和樣本向量機(jī)計(jì)算。隨著柵格的變小, 定位的精準(zhǔn)度將越來(lái)越高, 而由于增加分類的問(wèn)題數(shù)量是上升的, 所以, 定位的復(fù)雜度也是相對(duì)增加的。 以K近鄰法為基礎(chǔ)的三次定位第一步要做的就是選定需要定位的區(qū)域面積, 在二次輸出之后, 確定其經(jīng)緯度, 然后依賴經(jīng)緯度來(lái)確定邊長(zhǎng)面積, 這些都是進(jìn)行區(qū)域定位的基礎(chǔ)性工作, 緊接著就是定位模型的訓(xùn)練。以K近鄰法為基礎(chǔ)的三次定位需要的是綜合訓(xùn)練信息數(shù)據(jù), 對(duì)于這些信息數(shù)據(jù), 要以大小為選擇依據(jù)進(jìn)行篩選和合并, 這樣就能夠減少計(jì)算的重復(fù)性。當(dāng)然了, 選擇的區(qū)域面積越大, 其定位的速度和精準(zhǔn)性也就越低。結(jié)語(yǔ)近年來(lái), 隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步, 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)愈加重要。根據(jù)上面的研究, 我們證明了, 在數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程中, 應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法具有舉足輕重的作用。作為一門(mén)多領(lǐng)域互相交叉的知識(shí)學(xué)科, 它能夠幫助我們提升定位的精準(zhǔn)度以及定位速度, 可以被廣泛的應(yīng)用于各行各業(yè)。所以, 對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法, 相關(guān)人員要加以重視, 不斷的進(jìn)行改良以及改善, 切實(shí)的發(fā)揮其有利的方面, 將其廣泛應(yīng)用于智能定位的各個(gè)領(lǐng)域, 幫助我們解決關(guān)于戶外移動(dòng)終端的定位的問(wèn)題。參考文獻(xiàn)[1]陳小燕, [J].現(xiàn)代電子技術(shù), 20xx, 。(20):1114.[2][D].北京郵電大學(xué), 20xx.[3][J].科教文匯, 20xx(07):： 題目：軟件工程數(shù)據(jù)挖掘研究進(jìn)展摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)中開(kāi)發(fā)出有價(jià)值信息數(shù)據(jù)的過(guò)程。計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步, 通過(guò)人工的方式進(jìn)行軟件的開(kāi)發(fā)與維護(hù)難度較大。而數(shù)據(jù)挖掘能夠有效的提升軟件開(kāi)發(fā)的效率, 并能夠在大量的數(shù)據(jù)中獲得有效的數(shù)據(jù)。文章主要探究軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的任務(wù)和存在的問(wèn)題, 并重點(diǎn)論述軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題和相關(guān)的解決措施。關(guān)鍵詞：軟件工程。數(shù)據(jù)挖掘。解決措施。在軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中, 為了能夠獲得更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)資源, 軟件的研發(fā)人員就需要搜集和整理數(shù)據(jù)。但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代, 人工獲取數(shù)據(jù)信息的難度極大。當(dāng)前, 軟件工程中運(yùn)用最多的就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。軟件挖掘技術(shù)是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征, 體現(xiàn)在以下三個(gè)方面:(1)在軟件工程中, 對(duì)有效數(shù)據(jù)的挖掘和處理。(2)挖掘數(shù)據(jù)算法的選擇問(wèn)題。(3)軟件的開(kāi)發(fā)者該如何選擇數(shù)據(jù)。在軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中, 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘是其中之一, 其挖掘的過(guò)程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘無(wú)異。通常包括三個(gè)階段:第一階段, 數(shù)據(jù)的預(yù)處理。第二階段, 數(shù)據(jù)的挖掘。第三階段, 對(duì)結(jié)果的評(píng)估。第一階段的主要任務(wù)有對(duì)數(shù)據(jù)的分類、對(duì)異常數(shù)據(jù)的檢測(cè)以及整理和提取復(fù)雜信息等。雖然軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘存在相似性, 但是也存在一定的差異, 其主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面: 軟件工程的數(shù)據(jù)更加復(fù)雜軟件工程數(shù)據(jù)主要包括兩種, 一種是軟件報(bào)告, 另外一種是軟件的版本信息。當(dāng)然還包括一些軟件代碼和注釋在內(nèi)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息。這兩種軟件工程數(shù)據(jù)的算法是不同的, 但是兩者之間又有一定的聯(lián)系, 這也是軟件工程數(shù)據(jù)挖掘復(fù)雜性的重要原因。 數(shù)據(jù)分析結(jié)果的表現(xiàn)更加特殊傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果可以通過(guò)很多種結(jié)果展示出來(lái), 最常見(jiàn)的有報(bào)表和文字的方式。但是對(duì)于軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘來(lái)講, 它最主要的職能是給軟件的研發(fā)人員提供更加精準(zhǔn)的案例, 軟件漏洞的實(shí)際定位以及設(shè)計(jì)構(gòu)造方面的信息, 同時(shí)也包括數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。所以這就要求軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘需要更加先進(jìn)的結(jié)果提交方式和途徑。 對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果難以達(dá)成一致的評(píng)價(jià)我國(guó)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)初步形成統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn), 而且評(píng)價(jià)體系相對(duì)成熟。但是軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中, 研發(fā)人員需要更多復(fù)雜而又具體的數(shù)據(jù)信息, 所以數(shù)據(jù)的表示方法也相對(duì)多樣化, 數(shù)據(jù)之間難以進(jìn)行對(duì)比, 所以也就難以達(dá)成一致的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和結(jié)果。不難看出, 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵在于對(duì)挖掘數(shù)據(jù)的預(yù)處理和對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果的表示方法。軟件工程研發(fā)階段出現(xiàn)的問(wèn)題和解決措施軟件在研發(fā)階段主要的任務(wù)是對(duì)軟件運(yùn)行程序的編寫(xiě)。以下是軟件在編碼和結(jié)果的提交過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題和相應(yīng)的解決措施。 對(duì)軟件代碼的編寫(xiě)過(guò)程該過(guò)程需要軟件的研發(fā)人員能夠?qū)ψ约盒枰帉?xiě)的代碼結(jié)構(gòu)與功能有充分的了解和認(rèn)識(shí)。并能夠依據(jù)自身掌握的信息, 在數(shù)據(jù)庫(kù)中搜集到可以使用的數(shù)據(jù)信息。通常情況下, 編程需要的數(shù)據(jù)信息可以分為三個(gè)方面:(1)軟件的研發(fā)人員能夠在已經(jīng)存在的代碼中搜集可以重新使用的代碼。(2)軟件的研發(fā)人員可以搜尋可以重用的靜態(tài)規(guī)則, 比如繼承關(guān)系等。(3)軟件的開(kāi)發(fā)人員搜尋可以重用的動(dòng)態(tài)規(guī)則。包括軟件的接口調(diào)用順序等。在尋找以上信息的過(guò)程中, 通常是利用軟件的幫助文檔、尋求外界幫助和搜集代碼的方式實(shí)現(xiàn), 但是以上方式在搜集信息過(guò)程中往往會(huì)遇到較多的問(wèn)題, 比如:幫助文檔的準(zhǔn)確性較低, 同時(shí)不夠完整, 可利用的重用信息不多等。 對(duì)軟件代碼的重用在對(duì)軟件代碼重用過(guò)程中, 最關(guān)鍵的問(wèn)題是軟件的研發(fā)人員必須掌握需要的類或方法, 并能夠通過(guò)與之有聯(lián)系的代碼實(shí)現(xiàn)代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會(huì)耗費(fèi)工作人員大量的精力。而通過(guò)關(guān)鍵詞在代碼庫(kù)中搜集可重用的軟件代碼, 同時(shí)按照代碼的相關(guān)度對(duì)搜集到的代碼進(jìn)行排序, 該過(guò)程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類似, 最終所展現(xiàn)出來(lái)的搜索結(jié)果是以上下文結(jié)構(gòu)的方式展現(xiàn)的。比如:類與類之間的聯(lián)系。其實(shí)現(xiàn)的具體流程如下:(1)軟件的開(kāi)發(fā)人員創(chuàng)建同時(shí)具備例程和上下文架構(gòu)的代碼庫(kù)。(2)軟件的研發(fā)人員能夠向代碼庫(kù)提供類的相關(guān)信息, 然后對(duì)反饋的結(jié)果進(jìn)行評(píng)估, 創(chuàng)建新型的代碼庫(kù)。(3)未來(lái)的研發(fā)人員在搜集過(guò)程中能夠按照評(píng)估結(jié)果的高低排序, 便于查詢, 極大地縮減工作人員的任務(wù)量, 提升其工作效率。 對(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)則的重用軟件工程領(lǐng)域內(nèi)對(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)則重用的研究已經(jīng)相對(duì)成熟, 通過(guò)在編譯器內(nèi)安裝特定插件的方式檢驗(yàn)代碼是否為動(dòng)態(tài)規(guī)則最適用的, 并能夠?qū)⒉贿m合的規(guī)則反饋給軟件的研發(fā)人員。其操作流程為:(1)軟件的研發(fā)人員能夠規(guī)定動(dòng)態(tài)規(guī)則的順序, 主要表現(xiàn)在:使用某一函數(shù)是不能夠調(diào)用其他的函數(shù)。(2)實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的保存, 可以通過(guò)隊(duì)列等簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完成。在利用編譯拓展中檢測(cè)其中的順序。(3)能夠?qū)㈠e(cuò)誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員。結(jié)束語(yǔ)在軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中, 數(shù)據(jù)挖掘的概念才逐步被定義, 但是所需要挖掘的數(shù)據(jù)是已經(jīng)存在的。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的運(yùn)用能夠降低研發(fā)人員的工作量, 同時(shí)軟件工程與數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合是計(jì)算機(jī)技術(shù)必然的發(fā)展方向。從數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程來(lái)講, 在其整個(gè)實(shí)施過(guò)程和周期中都包括軟件工程。而對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)手段來(lái)講, 它在軟件工程中的運(yùn)用更加普遍。在對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究過(guò)程中可以發(fā)現(xiàn), 該技術(shù)雖然已經(jīng)獲得一定的效果, 但是還有更多未被挖掘的空間, 還需要進(jìn)一步的研究和發(fā)現(xiàn)。參考文獻(xiàn)[1][J].電子技術(shù)與軟件工程, 20xx(18):64.[2][J].數(shù)字通信世界, 20xx(09):187.[3][J].電腦迷, 20xx(08):2728.[4][J].中國(guó)新通信, 20xx, 19(13):119.數(shù)據(jù)挖掘論文71電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘即Web挖掘，(198020xx年)相關(guān)文獻(xiàn)中治療神經(jīng)根型頸椎病的方劑建立數(shù)據(jù)庫(kù), 、性味頻率、歸經(jīng)頻率分析比較, 治療神經(jīng)根型頸椎病的中藥共計(jì)99味, 使用頻次479味次。所用藥物種類依次以補(bǔ)益藥、活血化瘀藥、祛風(fēng)濕藥運(yùn)用最多, 其中藥味以辛、苦為主, 藥性以溫、寒為主, 歸經(jīng)以肝、脾、心為主, 而本病以肝腎虧虛, 氣血瘀滯為主, 臨床以補(bǔ)益藥、活血化瘀藥、祛風(fēng)濕藥等中藥運(yùn)用最多。這對(duì)于醫(yī)家治療該病選用藥物的性味、歸經(jīng)等具有指導(dǎo)意義。陳元川等[11]檢索20xx年1月至20xx年3月發(fā)表的以單純口服中藥治療神經(jīng)根型頸椎病的有關(guān)文獻(xiàn), 對(duì)其中的方劑和藥物進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、歸類、分析, 最終納入32首方劑, 涉及111味中藥, 補(bǔ)氣藥、發(fā)散風(fēng)寒藥、活血止痛藥、補(bǔ)血藥等使用頻次較高。葛根、白芍、黃芪、當(dāng)歸、桂枝等藥物使用頻次較高, 證實(shí)與古方桂枝加葛根湯主藥相同, 且該方扶陽(yáng)解表的治法與該研究得出的扶正祛邪的結(jié)果相吻合, 同時(shí)也證實(shí)石氏傷科強(qiáng)調(diào)治傷科病當(dāng)“以氣為主, 以血為先”等正確性。所以大數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和關(guān)系在很多方面古今是一致的, 同時(shí)數(shù)據(jù)依據(jù)的支持也為現(xiàn)代神經(jīng)根型頸椎病治療提供有力的保障。謝輝等[12]收集20xx至20xx年10月3日的166張治療神經(jīng)根型頸椎病的治方建立數(shù)據(jù)庫(kù), 采用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、復(fù)雜系統(tǒng)熵聚類等無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘方法, 利用中醫(yī)傳承輔助平臺(tái)(TCMISS)軟件分析處方中各種藥物的使用頻次、藥物之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則、核心藥物組合和新處方, 從中挖掘出治療該病中醫(yī)中的常用藥物、藥對(duì), 闡明了治療該病以解肌散寒藥、補(bǔ)氣活血藥、祛風(fēng)勝濕藥和溫經(jīng)通絡(luò)藥為主, 治法主要包括解肌舒筋、益氣活血和補(bǔ)益肝腎, 這一方面很清晰明了地展示了藥物使用頻率、藥物之間的聯(lián)系, 證實(shí)其與很多古代經(jīng)典中治療神經(jīng)根型頸椎病的治則、治法及用藥規(guī)律是吻合的, 是臨床用藥的積累和升華, 可有效地指導(dǎo)臨床并提高療效。另一方面也為中藥新藥的創(chuàng)制提供處方來(lái)源, 指導(dǎo)新藥研發(fā)[13]。小結(jié)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種新型的研究技術(shù), 在神經(jīng)根型頸椎病的治方研究中的運(yùn)用相對(duì)于其他領(lǐng)域是偏少的, 并且基本上是研究文獻(xiàn)資料上出現(xiàn)的治方, 在對(duì)名老中醫(yī)個(gè)人治療經(jīng)驗(yàn)及用藥規(guī)律的總結(jié)是缺乏的, 因此研究范圍廣而缺乏針對(duì)性, 同時(shí)使用該技術(shù)的相關(guān)軟件種類往往是單一的?，F(xiàn)在研究者在研究中醫(yī)方劑時(shí)往往采用傳統(tǒng)的研究方法, 這就導(dǎo)致在大數(shù)據(jù)的研究中耗時(shí)、耗力甚則無(wú)能為力, 同樣也難以精準(zhǔn)地提取大數(shù)據(jù)背后的隱藏的潛在關(guān)系和規(guī)則及缺乏對(duì)未知情況的預(yù)測(cè)。產(chǎn)生這樣的現(xiàn)狀, 一方面是很多研究者尚未清楚該技術(shù)在方劑研究中的優(yōu)勢(shì)所在, 思維模式尚未更新。另一方面是很多研究者尚未清楚該技術(shù)的操作技能及軟件種類及其應(yīng)用范圍。故以后應(yīng)向更多研究者普及該技術(shù)的軟件種類、其中的優(yōu)勢(shì)及操作技能, 讓該技術(shù)在臨床中使用更廣, 產(chǎn)生更大的效益。參考文獻(xiàn)[1][J].中國(guó)西部科技, 20xx, 9(5):3839.[2]曹毅, [M].杭州:浙江科學(xué)技術(shù)出版社, 20xx:189.[3]王靜, [J].中國(guó)中醫(yī)藥信息雜志, 20xx, 15(3):103104.[4][M].北京:清華大學(xué)出版社, 20xx:5.[5][J].河南科技, 20xx, 10(19):21.[6][J].中國(guó)醫(yī)藥指南, 20xx, 6(24):310312.[7][J].陜西中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報(bào), 20xx, 39(6):4446.[8]李曙明, 尹戰(zhàn)海, [J].中國(guó)矯形外科雜志, 20xx, 21(1):711.[9]劉向前, 陳民, [J].中華中醫(yī)藥學(xué)刊, 20xx, 30(