融合模型树的偏最小二乘法的中医药分析研究
杜建强
喻芳
聂斌
朱志鹏
刘蕾
1.江西中医药大学计算机学院,南昌,3300042.江西中医药大学计算机学院,南昌,3300043.江西中医药大学计算机学院,南昌,3300044.江西中医药大学计算机学院,南昌,3300045.江西中医药大学计算机学院,南昌,330004
摘要：中医方药呈现多靶点、多成分、多药效指标等特点,决定了中医药数据具有多自变量、多因变量和非线性的特征.偏最小二乘法(PLS)以其内部交叉核验的本质,难以满足中医药非线性的特性,而模型树在回归建模时,由多个多元线性片段组成,对非线性数据有良好的拟合效果.基于此,本文提出了一种融合模型树的PLS.PLS外模型中的主成分仍按照原来的方法不断提取并累计t=(t1,t2,t3,…),将这些主成分分别与原始被解释变量不断构建模型树,直到满足精度条件为止.分别在麻杏石甘汤君药平喘实验、止咳实验和UCI机器学习数据集上进行实验,结果表明,融合模型树的PLS对中医药数据有很好的适应性.
关键词：偏最小二乘法非线性中医药信息模型树
分类号：R95(药事管理)
资助基金：国家自然科学基金(61363042)国家自然科学基金(61562045)江西省自然科学基金重大项目(20152ACB20007)江西中医药大学校级研究生创新专项(JZYC16S05)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2026-08-14（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1997-2002 )
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