【摘 要】
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针对中医药数据进行量效关系分析时,往往量效关系呈现为非线性的特征,而偏最小二乘在建立量效关系模型时是线性关系模型。提出一种融合深度学习与偏最小二乘的分析预测方法,
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针对中医药数据进行量效关系分析时,往往量效关系呈现为非线性的特征,而偏最小二乘在建立量效关系模型时是线性关系模型。提出一种融合深度学习与偏最小二乘的分析预测方法,该方法利用深度学习的多层网络对特征空间进行非线性映射,将映射而成新特征用于偏最小二乘回归中,从而形成能适应非线性的量效关系模型。分别采用大承气汤、葛根芩连汤和UCI数据集的数据进行分析处理,实验结果表明,融合深度学习与偏最小二乘的分析预测方法能很好反映中医药数据的非线性特征。
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