1. 研究目的与意义
课题内容本课题主要在研究现有的神经网络的数据处理、分析方法基础之上，对方剂成分比例进行分析与研究。
因此本课题要实现的内容为以下几点：1) 研究现有的神经网络的数据处理、分析方法；2) 使用Spark集群对数据进行清洗整理，提取所有的方剂数据，找出核心药物的基础上，能够利用神经网络技术对方剂的成分比例进行分析，找出比例之间的关系。
课题意义通过神经网络的方法，对古代疫病方剂成分进行分析，能够进一步确定核心药物所占的比例，查找比例之间的关系与联系。
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2. 文献综述
一、引言机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域，一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习），其中神经网络了便是最为瞩目的学习方法。
[4]神经网络是计算智能和机器学习的重要分支，在诸多领域都取得了很大的成功。
[3]随着人工神经网络20世纪80年代在世界范围内的复苏，国内也逐步掀起了研究的热潮。
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3. 设计方案和技术路线
使用Spark集群对数据进行清洗整理，提取所有的方剂数据，找出核心药物的基础上，能够利用神经网络技术对方剂的成分比例进行分析，找出比例之间的关系。
4. 工作计划
2月17日2月23 日：资料收集2月24日3月 2 日：方法研究3月 3 日3月 9 日：原理研究3月 10日3月16日：算法实现3月17日3月30 日：方剂成分比例关系3月31日4月6日：可视化展示4月 7 日4月20日：论文撰写
5. 难点与创新点
通过神经网络技术与传统中医药的结合，推动神经网络在中医药方面的发展，同时，创新性的方剂成分比例研究分析，为生产研究新型药物、药方方剂，开辟了一条捷径。
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