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基于GA-ANN模式识别技术的中药效应成分筛选研究

胡律江;魏燕娜;赵晓娟;郭慧玲;胡志方;高文军;曾辉

摘要: 目的:应用基于遗传算法(GA)的BP神经网络(BP-ANN)模型和平均影响值(MIV)算法对中药效应成分进行筛选.方法:以四制香附为模型药物,通过MATLAB 7.14软件中的遗传算法和神经网络工具箱,建立GA-ANN模型,筛选出四制香附治疗痛经功效的主要效应成分.结果:四制香附有效成分中治疗痛经的前4位为:在体动物模型中为x13、x15、x16、x7峰;离体模型中为x15、x13、x16、x9峰.结论:运用GA-ANN算法与前期研究的PLS-ANN法分析结果相吻合,提示GA-ANN算法可有效的实现四制香附调经止痛有效成分的筛选.

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