张传耀
- 作品数：5 被引量：5H指数：2
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- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
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- 基于模式识别的唇形科中药寒热药性物质基础研究
- 2023年
- 基于模式识别算法对唇形科中药寒热药性的物质基础进行研究,并建立寒热药性识别模型。首先,建立唇形科中药物质成分数据库。采用物质成分三级分类体系,利用频数分析、关联规则分析、逻辑回归、特征选择等数据挖掘方法得到唇形科中药寒热药性的物质基础,并建立识别模型。卡方检验结果显示,在一级、二级、三级分类水平上,寒热药性的物质成分构成比均有显著差异(P<0.05),差异随物质分类层次而变化,各级分类下平均变异系数分别为42.30%、79.07%、91.51%,占比差异一级分类<二级分类<三级分类。关联规则分析结果显示,在三级分类条件下,有效的关联规则较多。进一步分析得到27个核心类群及34个特异类群,特征选择结果得到15个决定性类群。采用多元逻辑回归分析成功建立了寒热药性识别模型,总体准确度可达到89%。唇形科中药寒热药性的物质基础差异明显,且互有交叉;双环二萜等27种物质为寒热药性的核心类群,其中,15种物质为决定性类群;唇形科中药寒热药性往往由多种类别的物质成分交互作用而体现,单一类别的物质常不能用来表征寒热药性,多种物质类群的有机组合是寒热药性的物质基础。
- 张传耀周晴王校卜菲菲王鹏
- 关键词：模式识别唇形科中药寒热药性
- 基于支持向量机的64种唇形科中药辛味药性模式识别研究
- 2023年
- 目的研究辛味唇形科中药化学成分的特征规律,并建立辛味药性判别预测模型。方法从《中华本草》中收集64种对“五味”有明确记载的唇形科中药,将属于酸味、苦味、甘味、咸味中药记为“不是辛味”中药类,属于辛味的中药为“辛味”中药类,用支持向量机(SVM)构建辛味药性判别预测模型。结果倍半萜类化学成分、倍半萜类化学成分和单萜类化学成分、倍半萜类化学成分和简单苯丙素类化学成分三种组合的提升度最高,表现出与辛味药性的强关联性,利用SVM建立的唇形科中药辛味药性判别预测模型对培训集样本判别率达100%,对测试集样本判别率达到94.74%,具有良好的预测判定效果。结论基于SVM的分类模型能实现唇形科中药辛味药性的高效判别。
- 周晴张传耀王鹏
- 关键词：支持向量机模式识别
- 大学生自我管理意识培养中传统文化的重要性
- 2016年
- 大学生自我管理是指大学生按需要，通过自我认知、自我控制和自我监督活动，使自身在品德、才智、体质等方面得到发展，实现自我价值和社会价值所具备的能力。自我管理对大学生具有发动作用、制止作用和重要意义。目前，大学生自我管理存在很多问题，培养大学生自我管理意识和能力势在必行。中华传统文化凭借其独特的优势，如“修身”思想、“知行合一”理念、“内省自求”精神，在大学生自我管理意识的培养中具有独特的重要性。
- 张传耀牛意李兴兴
- 关键词：自我管理传统文化修身知行合一
- 基于支持向量机的123种唇形科中药化学成分与其寒热药性的相关性研究被引量：3
- 2022年
- 目的 研究唇形科中药亚类化学成分与其药性之间的相关性,并建立寒热药性判别预测模型。方法 从《中华本草》中收集123种有明确寒热记载的唇形科中药,按照微凉、凉、微寒、寒及大寒和微温、温、热及大热将其分为寒热两大类,采用二元Logistic模型筛选出与其寒热药性相关的化学成分,采用支持向量机(SVM)建立机器学习的预测模型。结果 单萜类和简单苯丙素类与唇形科中药寒热药性之间存在强关联性(P<0.05),利用SVM建立的唇形科中药药性判别预测模型对培训集样本总体判别率达89.66%,对测试集样本总体判别率达到77.78%,具有良好的预测效果。结论 基于SVM的数据挖掘模型可用于唇形科中药与其寒热药性之间的相关性的研究。
- 周晴张传耀王鹏
- 关键词：支持向量机寒热药性
