基于BP神经网络的半夏、生姜、甘草三泻心汤配伍研究

目的:探讨不同BP(BackPropagation,BP)算法的人工神经网络在半夏泻心汤、生姜泻心汤、甘草泻心汤配伍中的应用,并应用所建模型探讨三复方药味与剂量的配伍规律。方法:应用均匀设计对药味及剂量进行分组,测定不同组别对正常大鼠胃粘液的影响。应用MATLAB6.5进行编程,选用BP神经网络来拟合实验数据,比较831、881、8121三种拓扑结构、不同BP算法对网络模型拟合效果的影响,建立基于BP神经网络的三方对胃粘液含量影响的预测模型。结果:拓扑结构为881、算法为改进BP算法的神经网络模型可以很好的拟合学习过的样本,并对未学习过的样本有较好的预测能力,其中采用动量法和学习速率自适应调整两种策略相结合的改良BP算法的网络拟合预测效果最佳。应用模型分析可以看出,每种药物剂量变化及不同药物组合对胃粘液分泌的影响不尽相同,如辛开组合具有促进胃粘液分泌的作用,苦降组合、甘补组合具有抑制胃粘液分泌的作用。结论:以半夏、甘草、生姜泻心汤为研究模板,提出的复方类方配伍规律研究模式:“优化拆方实验设计-人工智能数据挖掘-复方类方知识发现”,将为复杂复方的研究提供借鉴。

Study on proportion of pinellisa decoction for purging stomach-fire, ginger rind and licorice root with BP artificial neural network