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《浙江大学》 2002年
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中药材质量分析信息处理方法研究

余杰  
【摘要】: 中药材质量分析信息处理方法研究近年来正成为化学、生物及药学界的一个研究热点,吸引了越来越多的关注。由于仪器分析等辅助实验手段的发展和推动,中药组成及药效数据急剧扩增,且具有高维、小样本、多变量、非线性、交互作用强等特点。本文针对复杂的中药分析体系,将化学信息学的思想和方法应用于中药材质量分析信息处理研究中,各类计算技术包括神经元网络、小波变换、遗传算法、进化学习、支持向量机及可视化技术等被有机地综合运用,以有效地解决中药质量鉴别评价难题。本文涉及的工作主要有以下几个方面: (1)针对中药材定性分类鉴别问题,引入了机器学习领域中最新的支持向量机技术,并将其与决策树算法相结合,将二类别支持向量分类器拓展到多类别情况下,从而应用于中药材多个产地、等级的分类鉴别,结果明显优于传统的统计模式识别方法及神经元网络方法,特别是有效克服了神经元分类严重“过拟合”的缺陷,具有较强的推广和泛化能力,适合于高维小样本的中药分类鉴别。 (2)将中药组效关系研究从定性进一步拓展到定量的层次上,将西药定量构效关系的概念引入到中药研究中,提出了中药定量组效关系建模的新方法,把神经元网络同遗传算法、进化学习策略集成并进行改进和优化,并成功地应用于中药组效关系建模中,与单一神经元网络及遗传算法相比,该方法具有更优的训练、预测精度及模型可信度,可实现中药药效的定量智能预测。 (3)针对中药成分分析数据剧增,解析难度增大,将科学计算可视化技术引入到中药化学分析数据处理中,发展了一类仪器分析数据可视化新方法,采用小波(包)变换、核主成分分析等计算方法对药材进行隐含化学指纹特征抽提,再可视化表征为基于二维灰度图的虚拟指纹图谱,从而将抽象分析量测数据变换为直观的计算机图像,实现中药材质量的整体直观鉴别与评价。该方法被成功应用于中药色谱、光谱分析数据处理,具有常规分类鉴别方法不可替代的优点。
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