基于人工神经网络的中药药性判别研究

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摘要：目的探讨中药的属性特征与其药性的相关性，及基于误差反向传播算法（BP）的人工神经网络在中药药性判别中的可行性。方法收集《中华本草》中收录的药性明确、属性特征详尽且具有代表性的植物药1728种，先后以单因素和多因素非条件Logistic回归筛选与药性相关性有统计学意义的药材属性特征，再构建基于中药材属性特征的药性判别的BP神经网络模型，并以此模型对药材的药性进行判别分类。结果按照分层随机抽样的原则，从寒、热性两类药材中分别随机抽取60％的药材作为训练集，其余40％（共691种）药材组成测试集，构建三层BP模型对药材做出判别。测试药材中，热性药的正确率为70．72％，寒性药的正确率为71．96％，整体正确率为71．49％。结论基于中药的属性特征，BP神经网络模型能够进行药性的快速识别，且该模型具有自适应性、容错性、非线性等特点，能够有效解决中药属性特征与药性的非线性相关关系问题，为中药药性的有效判别提供了新思路和新方法。

原文链接:http://www.cqvip.com/qk/95413A/201101/36514278.html

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关键词：人工神经网络 神经网络 人工神经 神经网 条件logistic回归 人工神经网络 中药药性 判别分析