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一种基于聚类的模式识别技术在葛根类药材分类中的应用

来源 :河北北方学院学报(自然科学版) | 被引量 : 2次 | 上传用户：xrf1988

【摘 要】

：

对不同地区的葛根类药材按药理活性强度进行正确分类.采用基于聚类的模式识别分类算法.采用基于聚类的模式识别分类算法,该分类算法将聚类技术引入有监督的自动分类并应用于中药材的模式识别,从而对葛根类中药的药理抗内毒素活性识别正确率达92%,优于经典k最近邻法与Bayers判别法.此方法有助于判定葛属植物的质量,可用于中药模式识别研究.

【作 者】

：

马艳丽 郑伟 杨跃平 

【机 构】

：

河北北方学院信息科学与工程学院,河北北方学院理学院

【出 处】

：

河北北方学院学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2011年01期

【关键词】

：

葛根 葛属 距离 准确率 模拟识别技术 root of Pueraria DC Pueraria DC distance accuracy pattern re 

【基金项目】

：

张家口市科学技术研究与发展项目（0921045B）, 河北北方学院青年基金项目（Q2010008）

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对不同地区的葛根类药材按药理活性强度进行正确分类.采用基于聚类的模式识别分类算法.采用基于聚类的模式识别分类算法,该分类算法将聚类技术引入有监督的自动分类并应用于中药材的模式识别,从而对葛根类中药的药理抗内毒素活性识别正确率达92%,优于经典k最近邻法与Bayers判别法.此方法有助于判定葛属植物的质量,可用于中药模式识别研究.

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