基于AHP、SOM和TOPSIS的配方设计与评价方法组成比例

本发明专利技术公开了一种基于AHP、SOM和TOPSIS的配方设计与评价方法。首先，对收集整理得来的数据依据原料所属类别和数据来源等层级评价指标建立矩阵并计算权重。然后，对加权后的原料数据进行SOM聚类分析，最后依据聚类结果结合形成配方，进行TOPSIS分析，得到最优解。本发明专利技术对以往单独或成对使用的AHP、SOM聚类和TOPSIS采用联合使用的方式，建立一个对配方设计和评价的方法，对数据库中的原料进行更多层次角度的分析，挖掘出在过往应用研究中可能没有被充分应用的原料。有被充分应用的原料。

【技术实现步骤摘要】
基于AHP、SOM和TOPSIS的配方设计与评价方法


[0001]本专利技术涉及配方设计与评价的应用场景，特别是指基于AHP、SOM和TOPSIS的配方设计与评价方法。

技术介绍

[0002]配方设计中采用的一般方法是对现行原料进行频次统计和关联规则(Association Rules)、熵聚类(Entropy Clustering)等算法分析得到搭配组合。这些统计方法核心原料的明确、关联药对的筛选，甚或可能配方的组合等保健食品配方筛选的基础环节上已成熟应用。该方法在原料之间的应用规律、配方评价等方面比较薄弱，同时具有耗时较长、效率较低、准确率不高等不足，越来越难满足现在社会对保健食品要求精准营养、精准解决等个体化的需求。
[0003]关联规则、决策分析(Decision Analysis)和聚类分析(Cluster Analysis)等机器学习算法近两年也在不断尝试应用在辅助医疗、药物挖掘、医疗图像处理等方面。层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)和理想解法(Technique for Order 本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于AHP、SOM和TOPSIS的配方设计方法，其特征在于，具体包含以下步骤：步骤一、通过对国家市场监督管理总局收录的批文信息及包括药智数据、中医世家在内但不仅限于此的各类信息数据库的数据信息进行收集，完成对所研究原料药的信息收集，具体的，所述原料药可包括：白及、甘草、陈皮、黄芪、茯苓、五味子、丹参、白芍、贝母、白术、党参、人参、木香、山药、当归、薏苡仁、大枣、百合、泽泻、丁香、砂仁、山楂、吴茱萸；步骤二、按照一定的整理方法对步骤一中收集得到的数据进行频次统计等数据整理；步骤三、依据配方建立时考虑的原料所属类别和原料数据来源等因素建立层级评价指标；步骤四、按照步骤三中建立的评价指标对收集得到的数据建立矩阵并进行打分，计算权重；步骤五、对步骤四中得到的数据进行SOM聚类分析；步骤六、依据对步骤五中聚类结果显示优选的原料进行功能研究支持文献检索，配以中医传统的配伍理论支撑，组成若干可用于该功能项下的配方；步骤七、对步骤六中组成配方，按照君臣佐使的顺序进行TOPSIS分析，得到最优解。2.根据权利要求1所述的配方设计方法，其特征在于，以原料所属类别和原料数据来源等因素建立层级评价指标，所述评价指标体系包括：评价指标一：原料所属中药类别，包括二级指标：补虚药，化湿药，理气药，清热药等来源于步骤二中频数统计的数据；评价指标二：原料来源处方类型，包括二级指标：对应功能的配方，包含该原料的中成药，包含该原料的方剂等项。3.根据权利要求1所述的配方设计方法，其特征在于：按照步骤三中建立的评价指标对收集得到的数据建立矩阵并进行打分，计算权重，以a
ij
表示选取的影响配方原料选择的第i项指标x
i
与第j项指标x
j
的重要性比值，a
ji
表示选取的影响配方原料选择的第j项指标x
j
与第i项指标x
i
的重要性比值，并且应满足a
ij
＝1/a
ji
，全部比较结果用矩阵A＝(a
ij
)
n
×
n
表示；A的最大特征值λ
max
对应的归一化特征向量S＝[s1，s2，
…
，s
j
，
…
s
n
]
T
作为影响配方原料选择的多项决策指标的权重分配向量，其中，s
j
表示第j项影响配方原料选择的指标在此最佳配方方案决策体系中所占权重值，n表示选取的影响配方原料选择的决策指标数量；根据公式，计算一致性指标CI，来衡量判断...

【专利技术属性】
技术研发人员：折改梅，马嘉慕，姚鉴玲，于啊香，魏静，宋若兰，何培，蒋六阳，
申请(专利权)人：北京中医药大学，
类型：发明
国别省市：