作者：徐东,陶欧,林兆洲,米文娟,赵丽莹,拱健婷,李阳,闫永红 单位：中华中医药学会;辽宁中医药大学 出版：《中华中医药学刊》2017年第09期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZYHS2017090320 DOC编号：DOCZYHS2017090329 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 目的：将机器学习方法引入到电子鼻系统，应用于分类器的优化中，建立一种准确、快捷的中草药智能鉴别手段。方法：以菊科常用八味药材为载体，基于电子鼻建立中药气味特征指纹图谱，联合Best First搜索策略加Cfs Subset Eval评估策略的BC属性筛选法，并结合径向基函数、随机森林等建立分类器。采用十折交叉验证法、外部测试集验证法，展开对智能鉴别系统性能的预测与评估。结果：在传感器数量从12缩减为5的情况下，所建立的分类器仍保持原有正判率(100%)，此方案简便、准确；并实现了中草药电子鼻智能鉴别系统的建立。结论：本研究首次呈现了BC属性筛选法对中草药电子鼻智能鉴别系统中分类器的优化；可望为中药智能鉴别提供一种快速、可靠而有效的分析方法。

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