一种采用SVM技术对中药进行质量控制的方法技术

本发明专利技术公开了一种新颖实用的支持向量机（SVM）技术用于中药的质量控制。其中支持向量机（SVM）是一种基于Vapnik chervonenks维度和结构风险最小化归纳原理的监督机器学习技术，它通过最佳核函数将样本表示为较高维空间的点，并且生成超平面边界以实现样本的分类，与其他机器学习技术不同，SVM基于结构风险最小化电感原理，可以最小化采样点误差，以及提高模型的泛化能力。本发明专利技术提出的SVM技术能够比指纹图谱更灵敏、准确地检测中药的质量，有效地弥补指纹图谱相似性评价的局限性，使中药的质量控制更灵敏、可靠。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及到使用液相色谱系统进行数据采集，寻找共有的特征峰，然后使用支持向量机（SVM）技术，对不同的中药进行质量评价。
技术介绍
中药及其制剂临床应用广泛，在治疗人类疾病方面发挥着重要作用，但是也伴随着安全风险，近年来报道了许多的药物不良反应，因此，建立一种快速、实用的监测质量的方法是提高中药临床安全性的必然要求。中药指纹图谱分析是一种物种鉴定和质量评价的综合定性方法，此外，指纹图谱可以充分反映中药制剂复杂系统中成分之间的相对关系，适用于控制中药制剂的质量稳定性。然而，指纹相似性评价是一种定性的评价方法，这取决于化学成分的分布比例，它不够灵敏以评估由组分含量差异引起的质量偏差，同时，一些研究表明，它可能误判不合格的产品是合格的。此外，应用主成分分析（PCA）或聚类分析（HCA）结合相似性评估能够提高质量控制的准确性，然而，PCA或HCA被广泛用作分类方法，它们不能直接预测独立未知样品的质量。支持向量机（SVM）是一个解决二分类问题的方法，它通过核函数把一个二分类问题的数据隐式的映射到高维空间，在高维空间中找到一个具有区分两类问题能力的线性分界面，从而实现样本的分类。作为机器学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种采用SVM技术对中药进行质量控制的方法，其特征在于按如下的步骤进行：（1）生成对照指纹图谱：将各中药制剂色谱分析的原始数据导入中药色谱指纹图谱相似度评价软件，在生成对照工作模式下，进行Mark峰匹配，运用平均数法生成对照图谱，选取几个峰面积较大，分离度合格的共有色谱峰进行下一步分析；（2）运用对照指纹图谱进行质量评价：运用上述生成的对照指纹图谱对不同的中药制剂进行相似度评价；（3）通过SVM 技术进行中药的质量评价：采用MATLAB建立SVM模型，然后将各批次中药制剂中共有特征峰的峰面积作为SVM的输入变量，随机将样本分为训练集（2/3）和测试集（1/3），训练集用于计算机的学习训练，并通...

【技术特征摘要】
1.一种采用SVM技术对中药进行质量控制的方法，其特征在于按如下的步骤进行：（1）生成对照指纹图谱：将各中药制剂色谱分析的原始数据导入中药色谱指纹图谱相似度评价软件，在生成对照工作模式下，进行Mark峰匹配，运用平均数法生成对照图谱，选取几个峰面积较大，分离度合格的共有色谱峰进行下一步分析；（2）运用对照指纹图谱进行质量评价：运用上述生成的对照指纹图谱对不同的中药制剂进行相似度评价；（3）通过SVM技术进行中药的质量评价：采用MATLAB建立SVM模型，然后将各批次中药制剂中共有特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：李遇伯，邹敬韬，杨彬，原旭伟，王玉明，王媛，董文颖，
申请(专利权)人：天津中医药大学，
类型：发明
国别省市：天津;12