| 基于多层前馈神经网络的中药药性量化研究 |
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| 引用本文： | 邓乐,丁长松,黄辛迪,梁力伟,梁昊.基于多层前馈神经网络的中药药性量化研究[J].中草药,2020,51(16):4277-4283. |
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| 作者姓名： | 邓乐 丁长松 黄辛迪 梁力伟 梁昊 |
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| 作者单位： | 湖南中医药大学信息科学与工程学院, 湖南 长沙 410208;湖南中医药大学 中医诊断研究所, 湖南 长沙 410208 |
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| 基金项目： | 湖南省重点研发计划（2017SK2111）；国家重点研发计划（2017YFC1703306）；湖南省自然基金项目（2018JJ2301）；湖南省教育厅重点项目（18A227）；湖南省中医药科研计划重点课题（2020002）；湖南中医药大学校级研究生创新课题立项项目（2017CX49） |
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| 摘 要： | 目的为解决中药药性描述的抽象、模糊导致难以准确把握其本质特性的问题,提出一种基于多层前馈神经网络(BP神经网络)的药向量训练(quantitative model of traditional Chinese medicine’s properties based on BP neural network,QM-BP)模型,实现中药药性的量化表示。方法首先对中药及其对应的功效进行整理,获得"中药-功效"样本对;其次,构建"中药-药向量-功效"3层结构的QM-BP模型,并利用中药的药性数据对模型进行初始化;最后,基于QM-BP模型使用"中药-功效"样本进行训练,得到BP药向量。结果将《中药学》教材所涉及的474味中药及其528个功效基于QM-BP模型训练并结合临床分析,发现训练后得到的BP药向量比药性的初始量化值更能反映中药的属性特征。此外,由于BP药向量与词向量具有相似的性质,发现功效相似的药物对应的BP药向量在欧几里得距离中距离较近,而功效差异较大的中药药向量在欧几里得距离中距离较远。结论利用BP神经网络构建药向量训练模型,在中药药性与功效具有关联性的基础上,对药性量化值进行修正,以期使药性量化值更精确。今后可优化QM-BP模型并开展药对、复方分析,以期探明中药药性及组方配伍中蕴藏的内在规律。
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| 关 键 词： | 药向量 中药药性量化 BP神经网络 药性数据 功效 |
| 收稿时间： | 2020/1/19 0:00:00 |
Quantitative study on medicinal properties of traditional Chinese medicine based on BP neural network |
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| DENG Le,DING Chang-song,HUANG Xin-di,LIANG Li-wei,LIANG Hao.Quantitative study on medicinal properties of traditional Chinese medicine based on BP neural network[J].Chinese Traditional and Herbal Drugs,2020,51(16):4277-4283. |
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| Authors: | DENG Le DING Chang-song HUANG Xin-di LIANG Li-wei LIANG Hao |
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| Institution: | School of Informatics and Engineering, Hunan University of Chinese Medicine, Changsha 410208, China; Institute of TCM Diagnostics, Hunan University of Chinese Medicine, Changsha 410208, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | drug vector quantification of herbal medicine attributes BP neural network medicinal property efficacy |
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