模式识别在中药质量评价中的应用进展

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1、模式识别在中药质量评价中的应用进展 摘要：对模式识别在中药质量评价中研究进展进行综述。方法：总结有关化学模式识别、显微图像模式识别及人工神经网络在中药质量评价中应用的研究文献，综述不同方法在该领域中的应用。结果：到目前为止，红外、紫外、裂解-高分辨气相色谱、GC-Mass总叠加质谱等被应用于中药的化学总特征的表现；基于体视学和计算机图像测试技术的图像定量分析，以及图形生成理论和计算机图形学的三维重建和显示技术被应用于中药组织的体视学参数的确定；误差反传等类型人工神经网络在中药质量评价中也有重要的应用。结论：化学模式识别、显微图像模式识别、人工神经网络在中药质量评价中起到了重要的作用，

2、具有广阔的发展前景。关键词：化学模式识别；显微图像模式识别；人工神经网络；中药质量评价中药学是中国传统文化的重要组成部分，在疾病的防治中起注重要的作用。对于中药质量的评价显得尤为重要。以往对中药"有效成分"的定量分析并不能完全表现出中药的内在质量。随着学科的发展，过去被认为是无效的成分如多糖、蛋白等，现在被发现其新的药用活性，所以对中药质量的评价，最好建立在缜密、系统、全面的基础上，结合药理活性等指标，做出综合评价。模式识别是近年来发展起来的一门新的技术，广泛的应用于多种领域，本文即对模式识别在中药质量评价中的应用进行简要综述。1模式识别的基础原理简介   模式识别（patternr

3、ecognition）是一门用计算机代替人对模式，即所研究的系统进行描述，分类和决策的新兴学科。已经被广泛的应用于多种领域。应用于模式识别中的数学方法有很多，其中决策理论法（又称统计法）应用的较多。而结构法（又称句法）应用的相对较少。统计模式识别技术还可以分成许多类，比如图示法和非图式法等等。统计模式识别技术主要是根据认输入模式中提取的一组特征，与模板进行对比而实现对所研究体系的描述和分类。  在模式识别的过程中，要用适当的方式表现每个样本的特征。当事物只有一个特征（n=1）时，各个模式可以用直线坐标上的点来表示；当事物有两个特征（n=2）时，各个模式可以用平面坐标表示；当必须用3个

4、特征（n=3）来表征事物时，各个模式可以用立体坐标表示；当事物必须用3个以上（n≥3）的特征才可以表征时，在多维空间中的点无法直观的表现在平面上，这时需要采用降维的方法和特殊的图示法。常用的方法包括主成分分析（principalcomponentanalysis，PCA），简单分类算法（simpleclassificationalgorithm，SIM-CA），非线性映射（nonlinearmapping，NLM），星座图技术（constellation-graphingtechnique）等等。对多维空间中的两点距离的描述（多维空间中，两点距离越近，两种模式越有可能属于一类）多采用

5、欧氏距离，PRIMA（patternrecognitionbyindependentmulticategoryanalysis，独立多重分类分析模式）中采用类距离，以此作为分类的标准。另外还有一些属于非图示法，不计算样本特征空间距离的模式识别技术，比如人工神经网络识别技术（artificialneuralnetwork，ANN），模糊模式识别（fuzzypatternrecongnition）等等。   人工神经网络（ANN）技术是一种全新的模拟人脑功能的信息处理系统。以数学网络拓扑结构为理论基础，以高度的容错力，信息和加工存储一体化，自组织自学习为特征，具有超强的处理复杂信息的能力

6、。人工神经网络是真实神经网络的一种数学抽象，用许多数学神经元按一定的方式连接而成的一种网状数学拓扑。网络结构的基本单位是神经元接点。神经元是一个多输入，单输出的非线性元件。网络中的信息处理和传递都由网络结构中的连接权所决定。根据网络拓扑结构的不同，可分为误差反传（BP）网络、二值目适应共振理论（ART1）网络等多种结构类型。   用神经网络处理问题的过程既是在网络拓扑结构固定的条件下确定网络权值的过程，这一过程被称为训练过程或学习过程（leaningprocess），学习过程又被分为有指导学习和无指导学习。连接权确定之后，学习过程结束，即可用网络对未知系统进行预测和描述，又称为网络的

7、回想（recall）。对于模式识别中一些具体的操作和算法可参见有关文献。2模式识别在中药质量评价中的应用进展2．1化学模式识别在中药质量评价中的应用   化学模式识别是根据物质所含的化学成分，用计算机对其进行分类或描述。可利用TLC，UV，IR，HPLC，GC，MS等方法获得其化学数据，再根据一定的方法进行识别。近年来，很多学者对化学模式识别已作了很多的研究。齐美玲等人对来自10个产地、5种典芩的23个样品，借助TLC，PC，GC及UV等分析手段，获得其理