一种基于进化学习的中药定量组效关系建模方法

• 作者: 刘雪松 王毅 程翼宇
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 化学
• 关键词: 定量组效关系 药效预测 进化计算 神经网络 中药
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术
• 页码范围: 495-499
• 页数: 5页
• 分类号: O657.7|TP18
• 字数: 4600字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2005.04.009

摘要

针对中药的组分配伍优化设计,提出一类中药药效智能预测及定量组效关系(QCAR)建模方法.采用全新设计的自适应浮点编码遗传算法,并与反向传播(BP)算法集成用于神经网络学习训练,既改善了神经元网络获得全局最优解的能力,又消除了经典遗传算法(GA)在编码与解码时产生的截断误差,从而提高了QCAR模型的训练与预报精度.以中药当归为实例对该方法进行应用研究.结果表明,无论是交叉验证还是独立检验均取得较好效果,明显优于常规建模方法,可用于对中药药效进行智能预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王毅	浙江大学中药科学与工程学系	66	1909	18.0	43.0
2	程翼宇	浙江大学中药科学与工程学系	178	4474	37.0	55.0
3	刘雪松	浙江大学中药科学与工程学系	62	779	17.0	26.0