基于BP神经网络的中药性味归经与补虚药药效研究
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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