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本文针对藏药方剂和功效之间复杂的非线性问题,利用BPNetwork良好的非线性拟合能力,挖掘出藏药方剂属性特征与功效之间的联系,从而对藏药配伍规律形成系统性的研究。但由于BP容易陷入局部最小值和隐层过多面临梯度消失的问题,所以引入DeepBeliefNetwork用逐层训练策略先对网络进行预训练。研究表明:深度信念网络能自主学习配方属性特征,对藏药的功效有更好的预测能力,为藏药配伍规律的研究提供了新的平台。