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摘要:
基于BP神经网络构建76味补虚药分类模型.采用数据挖掘方法挖掘补虚药药效,利用Python语言实现BP神经网络,并构建药效分类模型及其应用.对12味补虚药进行测试,其中有10味预测结果正确,正确率为83.33%.通过药性分布可知,补虚药的主要特征为温、甘,归经为脾、肾、心经.采用中药性味归经为特征对中药分类进行预测,实验结果表明,基于BP神经网络的药效分类模型具有一定的可靠性和准确性,亦为中药分类方法研究提供了借鉴.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的中药性味归经与补虚药药效研究
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 中药药性 功效分类 BP神经网络
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 6-9
页数 4页 分类号 TP301
字数 3464字 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.182484
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 章新友 江西中医药大学计算机学院 77 265 8.0 12.0
2 郭永坤 江西中医药大学计算机学院 8 20 2.0 4.0
3 刘莉萍 江西中医药大学计算机学院 7 20 2.0 4.0
4 牛晓录 江西中医药大学计算机学院 8 20 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
中药药性
功效分类
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
30383
论文1v1指导