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申请/专利权人：达州市农业科学研究院(达州市苎麻科学研究所、达州市薯类作物研究所)

摘要：本发明公开了基于大数据的百部药材中有效成份分析系统及方法，涉及药物分析技术领域，该基于大数据的百部药材中有效成份分析系统包括：数据管理模块、数据分析模块、数据比对模块及数据评估模块。本发明通过对有效成分与病症信息之间关联的深度分析，能够识别出对特定疾病最有效的药材成份，并且通过建立的预测模型可以预测百部药材在未来时刻的药性变化，确保药材的有效性和稳定性，同时，通过将预测结果与已知的影响治疗效果的关键因素数据进行匹配和评估，可以验证百部药材中有效成份的实际治疗功效，进而为中药的临床应用提供更加坚实的证据支持。

主权项：1.基于大数据的百部药材中有效成份分析系统，其特征在于，该基于大数据的百部药材中有效成份分析系统包括：数据管理模块、数据分析模块、数据比对模块及数据评估模块；所述数据管理模块，用于获取百部药材的有效成份含量数据，并对有效成份含量数据进行预处理，得到百部药材的有效成份含量特征数据；所述数据分析模块，用于利用分析算法对得到的百部药材的有效成份含量特征数据进行深度分析，识别出与病症信息相关的百部药材有效成份数据；所述数据比对模块，用于根据得到的百部药材有效成份数据，建立预测模型，并通过预测模型对未来时刻百部药材药性变化进行预测；所述数据评估模块，用于基于评估算法，将得到的预测结果与已知的影响治疗效果的关键因素数据进行匹配，评估百部药材中的有效成份在治疗中的功效；所述根据得到的百部药材有效成份数据，建立预测模型，并通过预测模型对未来时刻百部药材药性变化进行预测包括：收集与百部药材有效成份数据相关的历史数据；将得到的百部药材有效成份数据与历史数据划分为训练集和测试集；构建预测模型，将得到的百部药材有效成份数据输入到预测模型中，得到未来时刻百部药材药性变化的预测值；所述构建预测模型，将得到的百部药材有效成份数据输入到预测模型中，得到未来时刻百部药材药性变化的预测值包括：选择匹配的预测模型结构，并分别确定输入层、隐藏层及输出层的百部药材有效成份数据的数量；根据输入层的输入百部药材有效成份数据、权重及偏置，计算隐藏层的输入百部药材有效成份数据；根据隐藏层的输出百部药材有效成份数据、权重及偏置，计算输出层的输入百部药材有效成份数据；将输出层的输入百部药材有效成份数据导入激活函数中进行求解，得到输出层的输出百部药材有效成份数据，并将输出层的输出百部药材有效成份数据作为未来时刻百部药材药性变化的预测值；利用反向传播算法百部药材药性变化预测值与实际值之间的误差，并通过优化算法调整预测模型的参数。

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