|
|
基于模糊k最近邻规则的葛根类药材的模式识别药学 |
| [生化制药论文]
【摘要】 目的： 探讨模糊k最近邻算法运用于葛根类药材模式识别的可行性。 方法 ：选择6种化学成分的含量，对不同产地的多种葛根类中药的药理抗内毒素活性建立了模糊k最近邻规则识别模式。结果： 模糊k最近邻规则对葛根类中药的药理抗内毒素活性识别正确率达100%，优于经典k最近邻法与Bayers判别法。结论：模糊k最近邻算法可用于中药模式识别 研究 。
【关键词】 模糊k最近邻算法； k最近邻算法； 模式识别； 葛属
模式识别技术是一种借助数学方法和 计算 机技术来对样品的内部 规律 及隐含性质进行 分析 的综合技术，包括判别分析、聚类分析、机器 学习 等多种方法。该技术已经广泛 应用 于各个领域，随着中药 现代 化进程，该项技术逐渐在中药领域深入应用。k最近邻法已被广泛应用于模式识别的分类器设计，所谓k最近邻法（KNN）就是取未知样本的k个近邻，看这k个近邻多数属于哪一类，就把其归于哪一类，在分类过程中KNN是采用简单多数投票法来确定未知样本的分类［1］。 问题 是，当学习样本类别分布不均的时候，如果仅考虑排序后的k个最近邻而忽视样本间的不同距离，势必会降低KNN的分类精度［2］。模糊k最近邻算法（FuzzyKNN,FKNN）就是将模糊 理论 与k最近邻法相结合的一种监督学习技术，它有效解决了上述问题，它将未知样本与k个最近邻的距离模糊化，并为每个类别都设置了相应的隶属度，而不象KNN那样简单的将未知样本的归类定为“属于”或者“不属于”［3］。FKNN已被成功的应用于多个领域，在蛋白质结构预测［3］及文本分类［2］都有着不错的性能，本研究将FKNN应用于中药的模式识别， 目前 国内尚未见报道。
1 FKNN算法的原理及实现 本研究的FKNN算法［4］不同于聂生冬等［5］将模糊c均值聚类与KNN简单结合，而是在KNN的基础上结合模糊理论进行归类决策实现的，其具体算法安排……
<<<<<全文未完，本文约2098个中文字，未计算英文字母、数字>>>>>
|
|
| |
| 投稿人：7uy |
|
最后编辑：fibg |
生化制药论文 | 生化制药论文 |
|
