[发明专利]一种基于多模态指纹图谱的中药药性识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于多模态指纹图谱的中药药性识别方法，其特征是，包括如下步骤：

获取待识别中药的多种模态指纹图谱数据；

红外图谱相似性筛选：选取已知寒热药性中药的红外图谱，计算待测中药红外图谱与已知中药相同模态下的红外图谱的相似性度量，筛选出相似度较高的设定阈值数量M的中药；

紫外图谱相似性筛选：在筛选出的红外图谱相似度较高的M味中药中，计算待测中药紫外图谱与已知中药相同模态下的紫外图谱数据的相似性度量；

根据紫外图谱数据相似性度量排序，获得相似性数值较大的前N个已知中药，根据N个已知中药的药性计算待测中药寒性概率和热性概率；

根据每个模态下待测中药的寒性概率和热性概率采用集成学习算法，识别中药的药性是寒性还是热性。

2.如权利要求1所述的一种基于多模态指纹图谱的中药药性识别方法，其特征是：多种模态指纹图谱数据包括至少两种溶剂的紫外指纹图谱数据，以及中药蒸馏水溶剂的红外图谱数据。

3.如权利要求2所述的一种基于多模态指纹图谱的中药药性识别方法，其特征是：获取紫外指纹图谱数据的所述溶剂为氯仿、石油醚或无水乙醇。

4.如权利要求1所述的一种基于多模态指纹图谱的中药药性识别方法，其特征是，紫外图谱相似性筛选中计算待测中药与已知中药相同模态下的指纹数据的高维数据集的相似度度量，与计算待测中药红外图谱与已知中药相同模态下的红外图谱数据的相似性度量的方法相同，都采用计算图谱数据集的马氏距离，具体为：

将指纹图谱数据映射到核空间获得数据对应的核矩阵K_x；

通过微分散射判别准则计算投影矩阵A；

根据获得的投影矩阵A计算 在核空间计算待测中药与已知中药相同模态下的指纹数据的高维数据集的马氏距离，计算公式如下：

其中，x_i和x_j分别为第i和第j个样本，K_i和K_j分别为核矩阵K_x的第i列和第j列。

5.如权利要求4所述的一种基于多模态指纹图谱的中药药性识别方法，其特征是，所述投影矩阵A为：

A＝argmin(tr(A^TK_WA)-ρtr(A^TK_BA))

＝argmintr(A^T(K_W-ρK_B)A)

s.t.A^TK_XA＝I

其中，ρ为均衡参数，为设定值；tr(·)是矩阵的秩，I是单位矩阵，K_W为类内核协方差矩阵，K_B为类间核协方差矩阵，K_x为核矩阵。

6.如权利要求1所述的一种基于多模态指纹图谱的中药药性识别方法，其特征是：根据已知中药的药性计算待测中药寒性概率和热性概率的方法具体为：

统计相似度大的前N个已知药性的中药中寒性中药和热性中药的数量；

待测中药的寒性概率为N个已知药性的中药中寒性中药数量与N的比值，待测中药的热性概率为N个已知药性的中药中热性中药数量与N的比值。

7.如权利要求1所述的一种基于多模态指纹图谱的中药药性识别方法，其特征是：所述根据每个模态下待测中药的寒性概率和热性概率采用集成学习算法，识别中药的药性是寒性还是热性的步骤中具体采用集成学习中的多数投票算法。