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基于神经网络和属性距离矩阵的中药方剂功效归约算法
被引量:
23
1
作者
彭京
唐常杰
+2 位作者
曾涛
乔少杰
雍小嘉
《四川大学学报(工程科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期92-97,共6页
针对中药方剂功效归纳问题,提出了一种基于人工神经网络新的高维数据归约方法。新方法利用属性间先验的相似信息,得到属性距离矩阵,然后将矩阵引入神经网络,通过训练神经网络得到最终数据归约结果。依据这个方法实现了一个中药方剂分析...
针对中药方剂功效归纳问题,提出了一种基于人工神经网络新的高维数据归约方法。新方法利用属性间先验的相似信息,得到属性距离矩阵,然后将矩阵引入神经网络,通过训练神经网络得到最终数据归约结果。依据这个方法实现了一个中药方剂分析系统。实验表明,新方法在中药方剂功效的自动归纳中获得很好的效果。
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关键词
神经网络
高维
数据
归约
相似度
方剂功效
矢量
相似距离
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职称材料
采用高维数据归约由药物判定方剂功效
被引量:
9
2
作者
雍小嘉
彭京
宋姚屏
《上海中医药大学学报》
CAS
2006年第1期54-56,共3页
目的:探讨药物高维数据归约方法判断方剂功效的可行性。方法:以《中医类方辞典》的方剂为样本数据,将组方药物的数据量化,采用单纯的人工神经网络方法(ANN)和人工神经网络方法结合属性距离矩阵的高维数据方法(SARM)分别由药物判断方剂...
目的:探讨药物高维数据归约方法判断方剂功效的可行性。方法:以《中医类方辞典》的方剂为样本数据,将组方药物的数据量化,采用单纯的人工神经网络方法(ANN)和人工神经网络方法结合属性距离矩阵的高维数据方法(SARM)分别由药物判断方剂功效。结果与结论:采用人工神经网络方法并结合中医先验知识由药物判断客观方剂功效是可行的。
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关键词
方剂
功效
高维
数据
归约
神经网络
属性距离
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职称材料
题名
基于神经网络和属性距离矩阵的中药方剂功效归约算法
被引量:
23
1
作者
彭京
唐常杰
曾涛
乔少杰
雍小嘉
机构
四川大学计算机学院
成都中医药大学
出处
《四川大学学报(工程科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期92-97,共6页
基金
国家自然科学基金(60473071)
四川省重点科技计划项目(04SG1640)
+1 种基金
高等学校博士学科点专项科研基金SRFDP(20020610007)
国家中医药管理局基金SATCM资助项目(2003JP40)
文摘
针对中药方剂功效归纳问题,提出了一种基于人工神经网络新的高维数据归约方法。新方法利用属性间先验的相似信息,得到属性距离矩阵,然后将矩阵引入神经网络,通过训练神经网络得到最终数据归约结果。依据这个方法实现了一个中药方剂分析系统。实验表明,新方法在中药方剂功效的自动归纳中获得很好的效果。
关键词
神经网络
高维
数据
归约
相似度
方剂功效
矢量
相似距离
Keywords
ANN
high dimensions reduction
similarity
prescription effect
vector
similarity distance
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
采用高维数据归约由药物判定方剂功效
被引量:
9
2
作者
雍小嘉
彭京
宋姚屏
机构
成都中医药大学
出处
《上海中医药大学学报》
CAS
2006年第1期54-56,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(90409007)
文摘
目的:探讨药物高维数据归约方法判断方剂功效的可行性。方法:以《中医类方辞典》的方剂为样本数据,将组方药物的数据量化,采用单纯的人工神经网络方法(ANN)和人工神经网络方法结合属性距离矩阵的高维数据方法(SARM)分别由药物判断方剂功效。结果与结论:采用人工神经网络方法并结合中医先验知识由药物判断客观方剂功效是可行的。
关键词
方剂
功效
高维
数据
归约
神经网络
属性距离
Keywords
Prescription
virtue
ANN
similarity distance
high dimensions reduce
分类号
R289 [医药卫生—方剂学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络和属性距离矩阵的中药方剂功效归约算法
彭京
唐常杰
曾涛
乔少杰
雍小嘉
《四川大学学报(工程科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
23
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职称材料
2
采用高维数据归约由药物判定方剂功效
雍小嘉
彭京
宋姚屏
《上海中医药大学学报》
CAS
2006
9
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职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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