一种基于监督学习框架的中药配伍禁忌预测方法

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摘要

本发明属于中药配伍数据挖掘技术领域，公开了一种基于监督学习框架的中药配伍禁忌预测方法，首先收集配伍禁忌和药物属性数据，构建配伍禁忌学习基础模型，并验证药物属性与中药配伍禁忌之间的隐含关系，从经典古籍中提取药物属性作为模型的监督信息；然后结合基础模型与约束项构建中药配伍禁忌学习模型，优化模型参数；最后利用该模型进行配伍禁忌关系预测。本发明能够对药物之间的配伍禁忌关系进行建模，通过引入药物功效和性味属性以及属性之间的关系，构建中药配伍禁忌学习模型。本发明从一个新的角度揭示中药配伍禁忌的关系，大大减少医学实验空间，提高配伍禁忌识别的效率。

基本信息

专利标题：

一种基于监督学习框架的中药配伍禁忌预测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110619960A

申请号：

CN201910854792.1

公开（公告）日：

2019-12-27

申请日：

2019-09-10

授权号：

CN110619960B

授权日：

2022-04-22

发明人：

李巧勤刘勇国杨尚明朱嘉静张云肖迪尹傅翀

申请人：

电子科技大学

申请人地址：

四川省成都市建设北路二段4号

代理机构：

北京众合诚成知识产权代理有限公司

代理人：

马超前

优先权：

CN201910854792.1

主分类号：

G16H50/70

IPC分类号：

G16H50/70 G16H20/13