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申请/专利权人：武汉宏韧生物医药股份有限公司;上海宏韧生物医药科技有限公司;广州宏韧生物医药科技有限公司

摘要：本发明提供了一种基于多维光谱的药物分析方法及装置，包括获取若干个药物样本的多维光谱数据；对所述多维光谱数据进行特征提取，得到综合特征矩阵；根据所述综合特征矩阵基于符号序列分析和特征融合计算得到特征融合矩阵；计算每个所述药物样本的所述特征融合矩阵在预设不同尺度下的样本熵；计算不同所述药物样本的所述综合特征矩阵之间的皮尔逊相关系数；根据所述样本熵和皮尔逊相关系数，基于复杂网络分析计算加权邻接矩阵，根据加权邻接矩阵获取若干个所述药物样本之间的相似性和关联强度。本发明能够分析复杂结构药物之间的相似性和关联强度，有助于发现潜在的药物相互作用和成分特性。

主权项：1.一种基于多维光谱的药物分析方法，其特征在于，包括：获取若干个药物样本的多维光谱数据；对所述多维光谱数据进行特征提取，得到综合特征矩阵；根据所述综合特征矩阵基于符号序列分析和特征融合计算得到特征融合矩阵；计算每个所述药物样本的所述特征融合矩阵在预设不同尺度下的样本熵；计算不同所述药物样本的所述综合特征矩阵之间的皮尔逊相关系数；根据所述样本熵和皮尔逊相关系数，基于复杂网络分析计算加权邻接矩阵，根据所述加权邻接矩阵计算每个药物样本的节点度和加权度，根据每个药物样本的节点度和加权度分析若干个所述药物样本之间的相似性和关联强度；其中,所述多维光谱数据包括紫外-可见光谱数据、红外光谱数据和拉曼光谱数据，对所述多维光谱数据进行特征提取，包括：对所述紫外-可见光谱数据、红外光谱数据和拉曼光谱数据分别进行预处理，所述预处理包括去噪处理、基线矫正和归一化处理；将所述紫外-可见光谱数据、红外光谱数据和拉曼光谱数据整合为特征矩阵；对所述特征矩阵进行所述特征提取；其中,对所述特征矩阵进行所述特征提取，包括：基于拓扑数据分析对所述特征矩阵进行特征提取，得到第一特征向量；基于局部线性嵌入对所述特征矩阵进行降维，得到第二特征向量；基于t-SNE算法对所述特征矩阵进行降维，得到第三特征向量；基于自组织特征映射对所述特征矩阵进行无监督分类，得到第四特征向量；基于稀疏编码对所述特征矩阵进行稀疏编码，得到第五特征向量；将所述第一特征向量、第二特征向量、第三特征向量、第四特征向量和第五特征向量进行融合，得到综合特征矩阵；其中,根据所述综合特征矩阵基于符号序列分析和特征融合计算得到特征融合矩阵，包括：基于阈值分割法将所述综合特征矩阵转化为符号序列；提取所述符号序列的统计特征，所述统计特征包括符号频率、符号对频率、序列熵和模式频率；将所述统计特征与所述综合特征矩阵进行特征融合得到所述特征融合矩阵。

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