融合softmax的偏最小二乘法及中药数据分析研究
Analysis of TCM data with PLS method fusing softmax
江西中医药大学 a. 计算机学院; b. 药学院, 南昌 330004
摘要
偏最小二乘判别分析（partial least squares discriminant analysis，PLS-DA）是一种线性分类方法，不能充分表达数据之间的非线性关系，难以适应非线性数据的分类识别。针对该问题，结合softmax回归能够表达非线性特征，提出融合softmax回归的偏最小二乘判别分析算法（PLS-S-DA）。为了验证PLS-S-DA对非线性数据的有效性，以准确率、运行时间、查准率、查全率和F1-score为评价指标，采用四组UCI数据集和中药寒热药性数据集测试PLS-S-DA的性能，并与PLS-DA等五种分类算法对比。结果表明，对具有非线性特征的数据，PLS-S-DA相比于其他算法有更高的准确率，并对寒药和热药有更强的识别能力。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61562045,61762051)
江西省卫生计生委中医药科研计划资助项目(2017A282)
江西省科技厅重点研发计划资助项目(20171ACE50021)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0592
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3740-3743
文章编号: 1001-3695(2019)12-046-3740-04
发布历史
[2019-12-05] 印刷出版
引用本文
李欢, 聂斌, 杜建强, 等. 融合softmax的偏最小二乘法及中药数据分析研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (12): 3740-3743. (Li Huan, Nie Bin, Du Jianqiang, et al. Analysis of TCM data with PLS method fusing softmax [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (12): 3740-3743. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
收录和评价
- 第二届国家期刊奖百种重点期刊
- 中国期刊方阵双效期刊
- 全国中文核心期刊（北大2023年版）
- 中国科技核心期刊
- 中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊
- RCCSE中国核心学术期刊
- 中国计算机学会会刊
- 2020—2022年科技期刊世界影响力指数(WJCI)报告收录期刊
- 中国科技期刊精品数据库全文来源期刊
- 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
- 《中国期刊网》《中国学术期刊(光盘版)》来源期刊
- 2017—2019年中国国际影响力优秀学术期刊(自然科学与工程技术)
- 中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000)项目来源期刊
- 《中国工程技术电子信息网》《电子科技文献数据库》来源期刊
- 英国《科学文摘》(INSPEC)来源期刊
- 《日本科学技术振兴机构数据库》(JST)来源期刊
- 俄罗斯《文摘杂志》(AJ, VINITI)来源期刊
- 美国《艾博思科学术数据库》(EBSCO)全文来源期刊
- 美国《剑桥科学文摘(自然科学)》(CSA(NS))核心期刊
- 波兰《哥白尼索引》(IC)来源期刊
- 美国《乌利希期刊指南(网络版)》(Ulrichsweb)收录期刊
