首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于支持向量机的中药升降浮沉药性识别模型
作者姓名:油雨忻  李若轩  段梦雨  魏国辉
作者单位:山东中医药大学智能与信息工程学院
基金项目:国家自然科学基金(81473369);
摘    要:目的 中药升降浮沉药性判别,建立中药升降浮沉药性与中药成分的相关关系。方法 依据已有结论“中药寒热药性的物质基础是中药成分”提出假说:中药升降浮沉药性的物质基础也是中药成分。实验筛选54味升降浮沉药性明确的中药作为研究对象,通过紫外指纹图谱表征中药成分,应用主成分分析(PCA)提取药性相关的成分信息,引入支持向量机(SVM)算法建立具有中医药特色的中药升降浮沉药性判别模型。结果 基于交叉验证和网格寻优算法,支持向量机算法参数c和g都为0.5时模型最优,训练集分类准确率为80.77%,测试集分类准确率为80%,模型稳定性评价的ROC曲线下面积为0.832。结论 经实验验证,此实验构建的判别模型稳定性较好,判别模型可行有效。

关 键 词:升降浮沉  药性  紫外指纹图谱  主成分分析  支持向量机
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号