国家中医药管理局基金资助项目(2003JP40)
- 作品数：3 被引量：70H指数：3
- 相关作者：唐常杰彭京蒋永光李川乔少杰更多>>
- 相关机构：成都中医药大学四川大学北京大学更多>>
- 发文基金：国家中医药管理局基金资助项目国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于最近邻优先的高效聚类算法被引量：40
- 2004年
- 针对高维空间中任意形状的多层次聚类问题,基于"同类相近"的思想,提出并实现了最近邻优先吸收聚类算法NNAF算法。证明了最近邻点搜索定理,基于这一定理又提出了SNN(SearchingNearestNeighbors)算法和GSNN(Grid basedSearchingNearestNeighbors)算法,其时间复杂度为O(n log(n)),当用扫描图像所得数据时,时间复杂度会降为O(n);而使用传统的搜索算法,时间复杂度为O(n2);提出了实现任意形状高维空间聚类的NNAF算法,时间复杂度为O(n);提出了MLCA(Multi layerClusterAlgorithm)算法并证明了两个相关的定理,在改变阈值后重新聚类时,使用MLCA算法可以节省90%以上的时间。实验结果显示,以上算法适应于任意形状的高维空间数据的聚类,可以有效过滤噪声数据,且用户需要的先验知识少、可快速获得各种层次的聚类结果。
- 胡建军唐常杰李川彭京元昌安陈安龙蒋永光
- 关键词：数据挖掘聚类分析
- 基于神经网络和属性距离矩阵的中药方剂功效归约算法被引量：24
- 2006年
- 针对中药方剂功效归纳问题,提出了一种基于人工神经网络新的高维数据归约方法。新方法利用属性间先验的相似信息,得到属性距离矩阵,然后将矩阵引入神经网络,通过训练神经网络得到最终数据归约结果。依据这个方法实现了一个中药方剂分析系统。实验表明,新方法在中药方剂功效的自动归纳中获得很好的效果。
- 彭京唐常杰曾涛乔少杰雍小嘉
- 关键词：神经网络相似度方剂功效矢量
- 基于模糊神经网络的方剂功效约简算法被引量：8
- 2008年
- 为了解决中药方剂的功效约简问题,将模糊神经元和径向基函数引入神经网络,提出了基于模糊神经网络的方剂功效约简算法PERA(Prescription Effect Reduction Algorithm),设计了方剂功效约简模糊神经网络EFNN(Effect Fuzzy Neural Network)。通过大量实验表明,与传统的基于神经网络和粗糙集的属性约简算法相比,PERA算法功效约简的准确率较高,一般在90%以上,功效约简的完整率优势明显,平均高出约40%,系统运行时间明显小于传统神经网络。
- 乔少杰唐常杰韩楠彭京李川邱江涛蒋永光
- 关键词：模糊神经元径向基函数模糊神经网络
