中药三维荧光指纹图谱数据库的构建

为达到对中药材进行质量控制和真伪鉴别的目的,严格遵照合理制定的药材前处理方案和使用相同的仪器及扫描条件参数,得到了200余种国家标准对照药材的三维荧光光谱,同时设计了检索程序的算法和数据库的结构。主要包括如下过程:首先严格按照同标准光谱一致的实验条件和试验方法得到待检药材的三维荧光光谱,然后通过查找荧光主峰位置和计算峰位偏差对数据库中的所有标准荧光指纹图谱进行首次筛选,符合条件的进入新的记录集R₃;然后逐点统计荧光强度偏差,并设定适当的阈值,完成2次筛选并将小于设定阈值的记录存入新的记录集R₄,最后按相似度从高到低对记录集R₄进行排序,返回记录集中的首记录即为药材名称,如果记录集R₄为空,说明数据库中没有包含待检中药的指纹图谱,或者待检中药材为不合格药材。本检索程序在严格按照标准操作的情况下,检索准确率可达70%以上。程序的使用可参照流程图。     

综合利用色谱多维信息建立中药指纹图谱

采用高效液相色谱二极管阵列和蒸发光散射串联检测法,测定12个肉苁蓉样品,提取2个特征波长(254 nm、326 nm)的色谱图,结合蒸发光散射检测色谱图,按可匹配峰取均值、不可匹配峰直接记录的原则,建立肉苁蓉的综合指纹图谱,并检验常见的模糊数学法对相似度计算的适用性.结果表明,使用VB语言自编的"指纹图谱分析系统"实现了多维检测色谱的综合指纹分析,其共有峰数是单维检测指纹图谱的双倍,有利于全面反映样本信息;夹角余弦法、相关系数法、算术平均法、几何平均法适用于指纹图谱相似度分析,其中前两种方法主要反映整体特征,更符合综合图谱分析,后两种方法能突出局部组分浓度的差异,应该结合使用.     

相对熵方法用于中药指纹图谱相似度计算

本文主要研究了中药指纹图谱的相似度算法。提出了一种基于模糊数学和信息学的新方法用于中药指纹图谱的相似度比较。相对熵是一种用来比较两种概率分布差异的方法,相对熵歧异值被用来衡量分布差异。在本文中,歧异值的特点被用来计算色谱中药指纹图谱之间的相似度。相比较于传统的相似度计算方法,相对熵的算法得到了更好的结果,并且计算量少于其他算法。     

偏最小二乘方法在中药指纹图谱相似度研究中的应用

本文介绍了偏最小二乘作为1种新的方法应用于指纹图谱的相似度比较计算中.偏最小二乘方法通过从中药色谱或光谱数据中提取大量信息来预测出1个响应值.本文中利用偏最小二乘方法为基础来计算中药色谱指纹图谱的相似度.相比较于传统的相似度计算方法,上述方法得到的结果更加明确可靠,并且计算量少于其他算法.     

灵芝指纹图谱的建立及模式识别

以22个不同产地不同品种灵芝样本的红外光谱图为基础,建立了灵芝FTIR指纹图谱,共分为6个区,并标示出了指纹区,各灵芝样本图谱(除灵芝孢子粉)和灵芝FTIR指纹图谱的相似度均在90%以上.通过三甲基硅烷(TMS)衍生化反应,对各灵芝样品进行GC-MS测定,建立了灵芝TMS衍生物指纹图谱,共标示出19个特征峰(糖区含12个特征峰).应用化学计量学方法中的PCA投影法对GC-MS积分数据作PCA投影可以将22个灵芝样本分为海南产地和北方产地两大类.应用欧式距离聚类分析法对FTIR光谱数据及GC-MS积分数据进行欧式距离计算,22个灵芝样本分别被聚为10个和9个分类区,均达到了聚类的效果,同时又均表现出共属"灵芝"一类的本质.     

基于图象处理的蛋白质指纹图谱分析系统

醇溶蛋白质电泳分析法与计算机技术相结合正逐渐应用于农作物种子品种的鉴别。介绍一个基于图象处理的蛋白质指纹图谱分析系统，着重从图象处理，样品匹配及聚类分析等方面介绍该系统的功能、特点，技术实现及使用情况。     

香精香料指纹图谱分析研究进展

综合评述香精香料指纹图谱研究进展.香精香料指纹图谱前处理方法主要有同时蒸馏萃取、固相微萃取、有机溶剂萃取、超声辅助液液萃取、超临界流体萃取.这些前处理技术主要用于气相色谱分析中,液相色谱分析用到的前处理较少,光谱分析基本上用不到前处理,在各种前处理技术中同时蒸馏萃取应用最广,重复性好,适用于定性定量分析.香精香料指纹图谱的仪器分析方法主要有气相色谱法、液相色谱法、紫外光谱法、红外光谱法,其中GC-MS的应用最广,各种仪器分析方法的研究都较为成熟.香精香料指纹图谱一般常用的算法有改进的Nei系数法、相关系数法、夹角余弦法、距离法,其算法一般都是直接引用中药指纹图谱的算法.目前对香精香料指纹图谱算法进行独立研究、比较性研究、权重分配研究及各算法的适用性研究较少.     

一种新的计算中药指纹图谱相似度方法与实现

提出和实现了一种新的计算中药指纹图谱相似度的方法;算法在对中药指纹图谱全谱计算夹角余弦系数的基础上,对指纹图谱的特征峰计算共有峰的折线重合率,经过加权重计算而得到更为准确的指纹图谱相似度值;文中提出的方法具有兼顾全局匹配和局部比较的优点,在算法实现具有简单易于编程的特点,而且计算结果更加接近实际情况,因而具有很强的实用性;最后对三组田基黄中药样本的指纹图谱原始信号和校正后的信号采用文中方法计算相似度,实验结果表明了该方法的可行性和优越性.     

基于中药血竭光谱指纹图谱的模式识别研究

建立了10种药血竭的红外光谱、荧光光谱指纹图谱,并把图谱信息进行数据化及数据标准化处理;利用相关系数定量地对10种血竭的光谱指纹图谱进行了相似性评价;在此基础上用系统聚类分析法定性地对这10种样品进行了分类和鉴别,从而建立了一种基于中药血竭光谱指纹图谱的模式识别方法。为中药血竭的质量评价和分类鉴别提供了一个很好的方法和思路。     

基于主灵敏度矢量回归评价中药色谱指纹图谱

基于主灵敏度矢量稳健主成分回归(RPPSV)和蒙特卡罗交互检验(MCCV)方法对29个不同来源的银杏提取物和33个不同产地的灯盏花提取物的色谱指纹图谱进行质量评价,分别定性判断出银杏样本数据集中的7个异常样本和灯盏花样本数据集中的4个异常洋本。与相关系数法相比,RPPSV具有更好的异常样本检测能力,但是两者评价指纹图谱的结果基本是一致的。     

最大熵在中医智能辨证的研究及其应用

分析了中医临床记录中症状与症候类别之间的关系,将机器学习中的最大熵原理应用于中医辨症中,建立相应的分类模型,从而观察类别预测的正确性,为中医智能诊断提供初筛和决策支持。同时,将基于最大熵的分类器和基于朴素贝叶斯的分类器进行比较,结果显示,基于最大熵的分类效果胜过朴素贝叶斯分类。这表明将最大熵原理以及算法应用在中医诊断是可行的。     

中药制剂的光纤液滴指纹图分析

光纤液滴指纹图是以利用光学方法检测液体特征参量为目的,并通过计算机分析在液滴下降过程中的光强变化曲线.在实验中利用光纤液滴传感器测试了多种中药制剂的不同体积分数的液体试样,分析光纤液滴指纹图与液体物理、化学特征参量的对应关系,并得到2种样品的线性方程,为中药制剂的在线监测与鉴别提供了一种新方法.     

抗缺氧中藏药微量元素的对应分析

应用对应分析研究抗缺氧中藏药中微量元素Co、Cr、Cu、Fe、Mg、Mn、Ni and Zn的分布特征。该方法可用于直接处理抗缺氧中藏药样品元素分析的数据,以研究地奥心血康、红景天胶囊、安神散、五味石榴散、章松八味沉香散、十六味杜鹃散、二十五味余甘子丸、二十五味竹黄胶囊、十五味龙胆丸、秘诀清凉散、七十味珍珠丸、八味沉香散、六味丁香散、七味葡萄散等中藏药的品质与它们的微量元素组成和样品来源的关系。将样品点和微量元素变量反映到同一因子轴的图形上,并且分类,能够揭露出样品来源与变量之间的内在联系,中藏药中人体必需的微量元素Fe、Mg、Co、Cu、Mn和Ni等含量比较高,与药物疗效密切相关,为研制新型的具有微量元素优势的药物提供科学的依据。     

中医方剂与图集的转换方法

中药复方数据挖掘研究是将我国丰富的中药信息资源和现代最新信息技术相结合的重要内容,它意味着基于中医理论,利用知识发现技术,对传统中药新药、中医组方理论及规律、中药作用机制、有效成分构效关系等多个方面进行全面、系统的研究。图作为一种经典的数据结构,被广泛用于复杂数据结构分析与建模。文章探讨了图建模技术并实现了中医方剂与图集的转换。     

中医药主题搜索网络机器人的设计与实现

主题搜索网络机器人的研究对于主题搜索引擎整体性能的提高具有重要意义。鉴于国内尚缺少专门面向中医药主题的搜索引擎,针对中医药信息的特点提出了中医药主题搜索网络机器人的搜索策略和系统结构,描述了系统的基本工作流程。结合Java I/O流、套接字编程、多线程编程、中文分词和数据库JDBC连接等技术,设计和实现了中医药主题搜索网络机器人系统。面向中医药主题对如何提高主题搜索网络机器人的搜索效率和精度进行了有益的探索,对其它主题搜索网络机器人的研究和开发具有一定的借鉴作用。     

论县市级中医院网络硬件基础设施的设计

我国《2006-2020年国家信息化发展战略》提出要加强卫生信息化建设;2011年3月卫生部发布《基于电子病历的医院信息平台建设技术解决方案》;2011年10月国家中医药管理局发布《中医医院信息化建设基本规范》。以上都为我国各个县级中医医院的信息化提供了技术支撑和统一要求。结合我国县市级中医医院的现状,对其网络硬件基础设施平台的设计进行探讨,以满足其发展及国家对医疗机构的信息化要求。     

红外和近红外光谱法在中药定性分析中的应用

目的:为中药的光谱研究提供参考.方法:综述了近年来红外和近红外光谱法在中药定性分析领域的应用,并对2种光谱技术的特点进行了比较a结果与结论:红外和近红外光谱法具有全面、快速、客观、无损等优点,为中药质量控制提供了新的思路.     

近红外漫反射光谱在中药分类及真伪鉴别中的应用

应用近红外漫反射光谱分析技术对几种常见中药建立了一种简单、快速、有效的分类和真伪鉴别方法.通过渐进窗口式相关系数分析方法得到的相关系数表征了不同波长下样本近红外光谱的相似程度,从而选择出能区分不同种类中药的特征波长范围,利用PEA投影对白芷、葛根、当归、白术等几种外观相似的中药成功地进行了分类,而且对白芷及混有淀粉的模拟伪劣样品也能有效地鉴别.该方法可以作为一种区分药材种类、判断中药真伪的参考方法,在中药质量控制方面具有一定的应用前景.     

Application of neural networks for predicting program faults

Accurately predicting the number of faults in program modules is a major problem in the quality control of large software development efforts. Some software complexity metrics are closely related to the distribution of faults across program modules. Using these relationships, software engineers develop models that provide early estimates of quality metrics that do not become available until late in the development cycle. By considering these early estimates, software engineers can take actions to avoid or prepare for emerging quality problems. Most often, the predictive models are based upon multiple regression analysis. However, measures of software quality and complexity exhibit systematic departures from the assumptions of these analyses. With extreme violations of these assumptions, multiple regression models become unstable and lose most of their predictive quality. Since neural network models carry no data assumptions, these models could be more appropriate than regression models for modeling software faults. In this paper, we explore a neural network methodology for developing models that predict the number of faults in program modules. We apply this methodology to develop neural network models based upon data collected during the development of two commercial software systems. After developing neural network models, we apply multiple linear regression methods to develop regression models on the same data. For the data sets considered, the neural network methodology produced better predictive models in terms of both quality of fit and predictive quality.