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山东大学学报(医学版) ›› 2012, Vol. 50 ›› Issue (2): 157-.

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中药经验要素贝叶斯网络模型构建及应用

钟女娟1,宋咏梅2,刘更生2,薛付忠1,刘言训1   

  1. 1.山东大学公共卫生学院卫生统计学研究所, 济南 250012;
    2.山东中医药大学中医文献研究所, 济南 250355
  • 收稿日期:2011-10-08 出版日期:2012-02-10 发布日期:2012-02-10
  • 通讯作者: 刘言训(1962- ),男,副教授,主要从事卫生统计学研究。 E-mail:liuyx@sdu.edu.cn
  • 作者简介:钟女娟(1986- ),女,硕士研究生,主要从事中药经验要素贝叶斯网络研究。
  • 基金资助:

    国家重点基础研究发展计划(973计划)课题:中药药性理论相关基础问题研究(2007CB512601)

Construction and application of the Bayes network model in
traditional Chinese medicine elements

ZHONG Nv-juan1, SONG Yong-mei2, LIU Geng-sheng2, XUE Fu-zhong1, LIU Yan-xun1   

  1. 1. Institute of Health Statistics, School of Public Health, Shandong University, Jinan 250012, China;
    2. Traditional Chinese Medicine Literature Research Center, Shandong University of
    Traditional Chinese Medicine, Jinan 250355, China
  • Received:2011-10-08 Online:2012-02-10 Published:2012-02-10

摘要:

目的   将中药药味、药性和功效看作一个整体进行研究,构建药味-药性-功效贝叶斯网络,阐明药味、药性和功效之间的复杂关系和内部机制。方法   以《神农本草经》、《名医别录》、《新修本草》等历代重要本草著作为信息源,从中选出药性、药味、功效描述详细的60种中药构建药味-药性-功效贝叶斯网络,并用该网络进行贝叶斯推断。结果   所建网络稳定可靠,利用贝叶斯公式进行推理,能够反映药味、药性和功效的直接关系和间接关系。结论   贝叶斯网络可用于研究药味、药性、功效之间的因果关系和潜在关系,为推断古人认识中药提供了一定的理论依据。

关键词: 贝叶斯网络;药味;药性

Abstract:

Objective   To investigate traditional Chinese medicine(TCM) prescription, Chinese herbal medicine property and therapeutic effects of TCM as a whole, construct the Bayes network, and clarify the relationship and internal action mechanism among them.  Methods   Based on historical books, such as Shen Nong's Herbal Classic, Famous doctor Don′t Record and New Materia Medica, 60 kinds of TCM were selected to build the Bayes network, and it was used to perform Bayes concluding.  Results   The Bayes network was stable and reliable to evaluate direct and indirect relationship among TCM prescription, properties and therapeutic effects using the Bayes formula.  Conclusion   The Bayes network can be used to investigate the causal and latent relationships among prescription, properties and effects of TCM, providing some theories for understanding TCM.

Key words: Bayesian network; Traditional Chinese medicine prescription; Property of traditional Chinese medicine

中图分类号: 

  • R282.5
[1] 张新新1,李雨1,纪玉佳2,王鹏2,张永清2,薛付忠1. 主成分-线性判别分析在中药药性识别中的应用[J]. 山东大学学报(医学版), 2012, 50(1): 143-146.
[2] 齐方1,容蓉2,薛付忠1. 贝叶斯网络模型在中药整体药性特征分析中的应用[J]. 山东大学学报(医学版), 2011, 49(5): 147-152.
[3] 李雨,李骁,薛付忠,刘言训. 基于人工神经网络的中药药性判别研究[J]. 山东大学学报(医学版), 2011, 49(1): 57-61.
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