李骁
- 作品数：2 被引量：33H指数：2
- 供职机构：山东大学公共卫生学院流行病与卫生统计学研究所更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 基于人工神经网络的中药药性判别研究被引量：26
- 2011年
- 目的探讨中药的属性特征与其药性的相关性,及基于误差反向传播算法(BP)的人工神经网络在中药药性判别中的可行性。方法收集《中华本草》中收录的药性明确、属性特征详尽且具有代表性的植物药1 728种,先后以单因素和多因素非条件Logistic回归筛选与药性相关性有统计学意义的药材属性特征,再构建基于中药材属性特征的药性判别的BP神经网络模型,并以此模型对药材的药性进行判别分类。结果按照分层随机抽样的原则,从寒、热性两类药材中分别随机抽取60%的药材作为训练集,其余40%(共691种)药材组成测试集,构建三层BP模型对药材做出判别。测试药材中,热性药的正确率为70.72%,寒性药的正确率为71.96%,整体正确率为71.49%。结论基于中药的属性特征,BP神经网络模型能够进行药性的快速识别,且该模型具有自适应性、容错性、非线性等特点,能够有效解决中药属性特征与药性的非线性相关关系问题,为中药药性的有效判别提供了新思路和新方法。
- 李雨李骁薛付忠刘言训
- 关键词：人工神经网络中药药性
- 地理权重回归在人类群体空间遗传结构中的应用被引量：7
- 2011年
- 目的探讨地理权重回归(GWR)模型在分析人类群体空间遗传结构影响因素中的应用。方法利用全球血管紧张素转化酶(ACE)基因数据资料和气候监测数据,在因子分析和Kriging空间插值的基础上分别构建ACE基因D等位基因基因频率与气候因子之间的多元线性回归模型(全局模型)和GWR模型(局部模型),探讨基因频率与气候因子间的空间关系。结果经证实性因子分析共提取了2个气候因子。全局模型显示,2个气候潜因子均与基因频率有关(P<0.01);GWR局部模型显示R2及参数估计值具有明显的空间变异性,其拟合效果优于全局模型。结论 GWR模型能够准确刻画人类群体空间遗传结构与气候因子间的空间变化性,较全局模型具有明显的优越性。
- 李骁薛付忠
- 关键词：空间异质性
