基于海量数据分析的人体中药潜在过敏性估计

摘要：

在医学领域研究中药对人体过敏准确判断问题.由于,中药对人体过敏的影响是一个较为漫长的过程,不同中药对不同人体的过敏性影响也不同.针对中药过敏信息存在各种干扰,关于建立不同类型的过敏数据联系,剔除无关数据干扰,传统建模很难.提出利用自回归支持向量机的人体对中药潜在过敏性估计方法.根据过敏数据主成份分析相关理论,将人体对中药过敏的初始变量进行标准化处理,计算相应的协方差矩阵,删除所有的可能的过敏判断干扰冗余数据,使得到的结果作为大数据分析的样本数据.用自回归模型和支持向量基模型进行融合,建立自回归支持向量基模型,再把过敏样本数据输入到模型中,实现人体中药潜在过敏性估计.实验结果表明,利用改进算法进行人体对中药潜在过敏性分析,能够提高分析的准确性.

关键词：大数据分析、过敏、支持向量基、自回归

所属期刊栏目：31

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金青年项目BK20140958;江苏省高校自然科学基金资助14KJB520032;南京中医药大学青年自然科学基金13XZR36;国家自然基金81274095

在线出版日期：2015-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：419-422