基于深度学习与偏最小二乘的分析方法及其医学应用

• 作者: 喻芳 曾青霞 朱志鹏 杜建强
• 来源期刊: 江西中医药大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 偏最小二乘 非线性 中医药信息
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 学术广角
• 页码范围: 94-97
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3300字
• 语种: 中文

摘要

针对中医药数据进行量效关系分析时,往往量效关系呈现为非线性的特征,而偏最小二乘在建立量效关系模型时是线性关系模型.提出一种融合深度学习与偏最小二乘的分析预测方法,该方法利用深度学习的多层网络对特征空间进行非线性映射,将映射而成新特征用于偏最小二乘回归中,从而形成能适应非线性的量效关系模型.分别采用大承气汤、葛根芩连汤和UCI数据集的数据进行分析处理,实验结果表明,融合深度学习与偏最小二乘的分析预测方法能很好反映中医药数据的非线性特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜建强	江西中医药大学计算机学院	78	376	10.0	16.0
2	朱志鹏	江西中医药大学计算机学院	9	30	4.0	5.0
3	喻芳	江西中医药大学计算机学院	8	29	4.0	5.0
4	曾青霞	江西中医药大学计算机学院	5	9	2.0	3.0