【摘 要】
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中医方剂是中医药学的重要组成部分,也是中医临床治病的主要形式和手段.为了"辨证论治",需要从配伍功效出发,研究药组的配伍规则.多味药组成的方剂的功效不是其组成药物功效
【机 构】
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四川大学计算机学院,成都中医药大学,四川大学外国语学院,中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室
【基金项目】
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四川省科技支撑项目（2014GZ0063）, 四川省重点研发项目（2018GZ0182）
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中医方剂是中医药学的重要组成部分,也是中医临床治病的主要形式和手段.为了"辨证论治",需要从配伍功效出发,研究药组的配伍规则.多味药组成的方剂的功效不是其组成药物功效的简单叠加,而是由它们之间相互作用的结果.目前利用数据挖掘技术挖掘研究方剂的配伍,主要利用方剂中药物的频率,进行浅层分析,但这种方法并不能很好的揭示药物之间的相互联系.为此,本文提出了一种利用稀疏表达学习,自动挖掘古方中的功效配伍规律.稀疏表达学习结合L1正则化和逻辑斯蒂判别式,将不起作用或作用很小的药物视为是噪声过滤掉,起主导作用的药物则为被挖掘的功效配伍药组.最后,将提出的方法在14种功效的古方数据集中进行实验和验证,并以Dice系数和平均查准率作为评估参数,实验结果证明,稀疏表达学习方法相比目前的主流方法在配伍规则的挖掘上更准确、有效.
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