基于人工神经网络的藏药方剂配伍规律的研究

祁晋东，肖伟，格桑罗布扎西**

（西藏大学工学院 ，拉萨市 850011）

2.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.0 Tibet University Lhasa 850011；Tibet University Lhasa 850011；Tibet University Lhasa 850011西藏大学工学院 ，拉萨市 850011;西藏大学工学院 ，拉萨市 850011;西藏大学工学院 ，拉萨市 850011850000;850011;85001118689199749;17689509437;1562859788018689199749;18689199749;18689199749西藏自治区拉萨市城关区西藏大学工学院;西藏自治区拉萨市城关区西藏大学工学院;西藏自治区拉萨市城关区西藏大学信息科学技术学院122857624@qq.com;xiaowei@utibet.edu.cn;1323257221@qq.com祁晋东（1997年9月29日），男，神经网络和藏药;肖伟 1974-3-1 男 教授 硕士生导师 主要研究人工智能 目前，在研项目1项，均为涉密项目。以第一作者发表论文8篇，EI已经检索6篇，SCI源刊1篇。以第一主编出版教材一部（十二五规划材），指导大学生创新项目多项，并取得较好的结果。;格桑罗布扎西 男 藏语言、神经网络祁晋东;肖伟;格桑罗布扎西Qi jindong;Xiao wei;Gesangluobuzhaxi肖伟2.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.01*|*期刊*|*才让南加,仁增多杰,多杰才让,洛桑东智,李先加.数据挖掘技术在藏药方剂配伍规律研究中的应用思考[J].中国中药杂志,2012,37(16):2366-2367.<CR>2*|*期刊*|*谢天宇,曹继忠,赵姝婷,温川飙.基于大数据深度学习的中医<CR>3*|*期刊*|*黄福开. 中国藏医药发展现状与趋势[C]. 中国中医科学院.中医药发展与人类健康——庆祝中国中医研究院成立50周年论文集（上册）.中国中医科学院:中国中医科学院,2005:173-179.<CR>4*|*期刊*|*任小巧,王明强,毛萌,吴慧超,祝日荣,郭慧娟,郑丽娟.基于藏药药性理论的藏药方剂组方规律探讨[J].世界科学技术-中医药现代化,2016,18(05):894-897.<CR>5*|*期刊*|*张艺,周林,德洛.基于药效成分体内代谢的藏药方剂配伍规律研究思路与方法[J].中国民族医药杂志,2011,17(07):33-35.<CR>6*|*期刊*|*郭永坤,章新友,刘莉萍,牛晓录,周小玲,巴鑫.基于神经网络的中药方剂功效预测系统研究[J].时珍国医国药,2019,30(02):493-495.<CR>7*|*期刊*|*才让南加,周则,仁增多杰,尕藏多吉,洛桑东智.《四部医典》治疗心脏疾病方剂内在配伍规律研究[J].时珍国医国药,2015,26(12):2982-2983.<CR>8*|*期刊*|*王静,丁香乾,王晓东,韩凤,韩冬,曲晓娜.基于深度信念网络的烟叶部位近红外光谱分类方法研究[J].红外与激光工程,2019,48(04):31-37.<CR>9*|*期刊*|*王静,丁香乾,王晓东,韩凤,韩冬,曲晓娜.基于深度信念网络的烟叶部位近红外光谱分类方法研究[J].红外与激光工程,2019,48(04):31-37.<CR>10*|*期刊*|*张书河，陈群．数据挖掘及人工神经网络技术在中医证候研 究中的应用概述<CR>11*|*期刊*|*叶斌,雷燕.关于BP网中隐含层层数及其节点数选取方法浅析[J].商丘职业技术学院学报,2004(06):52-53+60.<CR>12*|*期刊*|*谢天宇,曹继忠,赵姝婷,温川飙.基于大数据深度学习的中医基于人工神经网络的藏药方剂配伍规律的研究|Study on the compatibility of Tibetan medicine prescription based on Artificial neural networks||1|祁晋东|Qi jindong|西藏大学工学院 ，拉萨市 850011|Tibet University Lhasa 850011|祁晋东（1997年9月29日），男，神经网络和藏药|西藏自治区拉萨市城关区西藏大学工学院|850000|122857624@qq.com|18689199749|18689199749<CR>*|2|肖伟|Xiao wei|西藏大学工学院 ，拉萨市 850011|Tibet University Lhasa 850011|肖伟 1974-3-1 男 教授 硕士生导师 主要研究人工智能 目前，在研项目1项，均为涉密项目。以第一作者发表论文8篇，EI已经检索6篇，SCI源刊1篇。以第一主编出版教材一部（十二五规划材），指导大学生创新项目多项，并取得较好的结果。|西藏自治区拉萨市城关区西藏大学工学院|850011|xiaowei@utibet.edu.cn|18689199749|17689509437<CR>|3|格桑罗布扎西|Gesangluobuzhaxi|西藏大学工学院 ，拉萨市 850011|Tibet University Lhasa 850011|格桑罗布扎西 男 藏语言、神经网络|西藏自治区拉萨市城关区西藏大学信息科学技术学院|850011|1323257221@qq.com|18689199749|15628597880

摘要：藏药方剂用药多为复方，成分复杂，是由各种药物相互融合起效。针对藏药方剂和疗效之间复杂的非线性问题，本研究利用BP Network良好的非线性拟合能力，构建BP Network模型，挖掘出藏药方剂特征与疗效之间的联系，阐明内在作用机制及组方原理，对藏药配伍规律形成系统性的研究。同时引入Deep Belief Network，采用逐层训练策略对网络进行预训练，来解决BP Network中容易陷入局部最小值和隐层多梯度消失的问题。研究表明：深度信念网络能自主学习方剂特征，对藏药的疗效有更好的预测能力，为藏药配伍规律的研究开创了新的研究平台。

关键词：藏药方剂 ; 配伍规律 ; 神经网络

中图分类号：TP183r

Study on the compatibility of Tibetan medicine prescription based on Artificial neural networks

Qi jindong, Xiao wei, Gesangluobuzhaxi

(Tibet University Lhasa 850011)

Abstract: Tibetan medicine prescriptions are mostly compound prescriptions with complex components, which are caused by the fusion of various drugs. Aiming at the complicated non-linear problem between Tibetan medicine prescriptions and therapeutic effects, this study uses the good nonlinear fitting ability of BP Network to construct a BP Network model, and explore the relationship between the characteristics of Tibetan medicine prescriptions and therapeutic effects, and clarify the internal mechanism and The principle of formula is a systematic study on the compatibility of Tibetan medicine. At the same time, the Deep Belief Network was introduced, and the network was pre-trained with a layer-by-layer training strategy to solve the problems of easy fall into local minimums and disappearance of multiple hidden layers in the BP Network. Studies have shown that the deep belief network can autonomously learn the characteristics of prescriptions, have better predictive ability for the efficacy of Tibetan medicine, and create a new research platform for the study of the compatibility of Tibetan medicine.

Key words: Tibetan medicine prescription Compatibility law Neural network

引言

藏医学是中华民族优秀传统文化的重要组成部分，是藏族人民智慧的结晶，是祖国传统医学宝库中的一颗璀璨明珠。数千年来，它以自身独特而系统的科学理论和诊疗方法屹立于世界医学之林，对世界文明进步产生了积极影响[1,2]。 当前，在人们崇尚回归自然的潮流下，藏医药面临着良好的历史发展机遇，但同时也面临着严峻的挑战。当今,计算机技术已经渗透到人类社会生活的方方面面，并已形成庞大的应用体系。然而我国藏医药领域的计算机应用整体水平落后，一直未能采用新兴的研究方法，这严重影响藏医药的信息化发展，也影响其国际化的进程[3]。

藏药方剂是联系藏医和临床实践的桥梁，是藏药治疗疾病用药的主要方法及特色[1,4]。由于藏药方剂成分复杂、药理作用具有多靶点的特点，藏药方剂配伍规律的研究一直是藏医药现代化研究的薄弱环节[5]。近年来，虽然藏药方剂配伍的研究已取得一些进展，但研究方法多为经典的药理学方法，整体研究水平偏低，研究深度和广度上明显不足，与现代化有很大的差距。所以在本研究中，率先采用BP和DBN算法对藏药方剂配伍规律进行研究[6]，开创新型算法研究藏药的先河。通过新型算法对藏药方剂配伍规律进行的研究，对藏药方剂形成系统性的研究，有利于揭示方剂中隐藏的内在规律，发现藏药方剂的用药特征和配伍规律，用于指导藏药新药的可开发，使研发过程少走弯路，节约研究成本，提高研发效率[5,7]。

本研究针对藏药方剂数据的多维、非线性特征，提出采用BP和DBN两种新型研究算法分别对藏药配伍规律进行研究。首先根据藏药方剂数据对方剂、剂量、疗效进行编码，分别构建BP和DBN深度置信网络，对方剂、剂量、疗效之间的联系进行非线性映射[8]。实验表明DBN 能够学习数据中更本质的特征，减少非线性特征信息的丢失。从而提高算法预测准确率。在进行模型训练时，采用逐层训练的方法和对比散度算法，提高网络训练的效率[9]。

BP和DBN模型算法简介

1.1反向传播神经网络理论

BP神经网络模型是一种简化的生物模型，它是由输入层、隐层、输出层组成[10]，如图1所示。

图1 BP神经网络模型

BP神经网络算法的计算过程分为两步，如下图2所示。

第一步：输入数据经过输入层到隐含层、隐含层到输出层,每个过程都会根据模型给定的初始权重和阈值进 行计算,最后,获得输出数据。

第二部：如果模型的实际输出值与预期值之间误差很大并且不符合精度要求,则输出 误差会反向传播,通过输出层、隐含层返回到输入层,这个过程的目的是将输出误差分配到每一层的各个单元,从而更新神经网络的初始权值和阈值,直到检测系统的输出误差达到目标精度为止。

图2 BP算法步骤

BP神经网络中的隐含层可以为一层,也可以为多层.随着隐含层层数逐渐增多,网络的输出误差会逐渐变小直至保持不变,所以神经网络的多隐含层结构会提高系统精度,但与此同时,它会使网络结构变得复杂,这将增加神经网络运行的时间,甚至会导致“过拟合”现象.理论证明,单个隐含层的神经网络就能够以任意 精度逼近非线性连续函数,使得该模型可以实现输入到输出的非线性映射。

BP神经网络可以在不建立数学模型的前提下实现藏药方剂特征数据与藏药疗效之间的非线性映射,具有良好的非线性映射能力及良好的自学习和自适应能力,而且具有较强的容错性,通过合理的训练,可以自动学习输入、输出数据间的关系,并将学习内容分配到神经网络各层的权重和阈值,不断地完善神经网络模型。

1.2深度信念网络

深度信念网络(Deep belief network,DBN)模型是一种生成模型，它是由多层受限玻尔兹曼机(Restricted boltzmann machine,RBM)和一层反向传播网络(Back-proagation,BP)组成的深层网络结构。

受限波尔兹曼机是一种概率生成模型，结构包括隐层、可见层和偏置层。如下图3所示，一层是可视层，即输入数据层(),一层是隐层()。其中可视层和隐层间的连接是方向不定的(值可以进行双向传播，也就是隐层--可视层和可视层--隐层)和完全连接的，而同一个隐层之间的各神经元彼此独立并无关联。

图3 RBM模型

RBM 也是一种能量模型，其能量方程为：

其中，为可视层单元和隐层单元中间的连接权重，,分别为隐层、可视层单元阈值。基于能量方程，联合概率函数为：，其中。条件概率函数为： 。

DBN训练模型的过程主要分为预训练和微调这两个部分。如下图4所示

第一步：在预训练过程中，使用非监督贪婪逐层方法获取权值，从下到上分别训练每一层RBM网络，确保特征向量尽可能映射到不同特征空间时，都尽可能多地保留特征信息[11]。在预训练阶段，通过对比差异法对所有训练样本训练第一个RBM，由于的可视层是隐层，训练数据开始将数据赋至可视层，通过前向传播的方法传至隐层，然后作为的对比差异训练的初始数据，反复执行上述过程。通过预训练后，网络可以通过连接到一个或者多个层间全连接的RBM隐层进行拓展，这样就构成了一个可以通过反向传播进行微调的多层感知机。

第二步：在微调过程中，设定DBN模型的最后一层为BP网络，由BP神经网络对整个网络进行微调，这是一个自上而下的过程，BP神经网络输入的特征向量是RBM输出的特征向量，将整个DBN深度置信网络参数进行调整，避免了因随机初始化权值参数而导致的局部最优等偏差，并减少收敛时间、提升训练速率，使整个网络的参数达到最优。

图4 DBN深度置信网络模型

实验部分

2.1藏药数据采集与处理

本研究中以藏药诊治文集中的藏药方剂为研究对象，其中包括不同疾病的藏药配方的药材和剂量以及药方的功效。其中藏药方剂的药材和计量组成示例,和方剂的功效组成标记，由示例和标记的集合构成训练集。对收集的样本进行数据进行整理分析后进行数据预处理和编码得出可输入到网络的数据。

藏药方剂主要由配方药材、剂量和药效组成，用={药材1，药材2，… … 剂量1，剂量2，}表示藏药方剂示例，如表格1。

表格1 藏药方剂示例表

药名	药材	剂量	单位
རྩ་བྱུག་	ཡུང་བ་	༡༠༠	སྲང་
རྩ་བྱུག་	གོ་སྙོད་	༡༠༠	སྲང་
རྩ་བྱུག་	ཛཱ་ཏི་	༥༠	སྲང་
རྩ་བྱུག་	སྒ་སྐྱ་	༣༠	སྲང་
རྩ་བྱུག་	གླ་རྩི་	༡༠	སྲང་
……	……	……	……
……	……	……	……
ཀླུ་བདུད་བཅོ་བརྒྱད་	ཀླུ་བདུད་	༣༠༠	སྲང་
ཀླུ་བདུད་བཅོ་བརྒྱད་	བི་ཥ་	༦༠༠	སྲང་
ཀླུ་བདུད་བཅོ་བརྒྱད་	ཐལ་རྡོར་	༡༦༠	སྲང་
ཀླུ་བདུད་བཅོ་བརྒྱད་	སྟོང་ཟིལ་	༢༠	སྲང་
ཀླུ་བདུད་བཅོ་བརྒྱད་	བྲག་ཞུན་	༢༠	སྲང་
ཀླུ་བདུད་བཅོ་བརྒྱད་	ཤུ་དག་	༤༠	སྲང་

用={功效1，功效2，功效3，… …}表示藏药方剂标记，如表格2 。

表格2 藏药方剂标记表

药名	功效
རྩ་བྱུག་	རྩ་དཀར་ནད་
……	……
……	……
ཀླུ་བདུད་བཅོ་བརྒྱད་	མཛེ་
ཀླུ་བདུད་བཅོ་བརྒྱད་	གཡན་པ་
ཀླུ་བདུད་བཅོ་བརྒྱད་	གླང་ཤུ་
ཀླུ་བདུད་བཅོ་བརྒྱད་	དྲེག་ནད་
ཀླུ་བདུད་བཅོ་བརྒྱད་	ཟ་རྐོང་
ཀླུ་བདུད་བཅོ་བརྒྱད་	ཕོལ་འབྲས་

将收集的示例集和标记集分别进行编码如表格3和表格4，得到样本数据。

表格3 编码后的藏药方剂示例表

药名 代码	药材1 代码	药材2 代码	药材2 代码	……	药材1的计量	药材2的计量	药材2的计量	……
000001	000000001	000000010	000000011	……	40	40	25	……
000010	000100100	000100101	000000100	……	100	40	40	……
000011	000101110	000010010	000100111	……	100	60	60	……
……	……	……	……	……	……	……	……	……
……	……	……	……	……	……	……	……	……
000100	000010100	000110000	000110001	……	200	160	160	……
000101	000110110	000110111	000100010	……	266	86	60	……

表格4 编码后的藏药方剂标记表

药名 代码	功效1	功效2	功效3	……	功效n-1	功效n
000001	000000001	000000010	000000011	……	000000101	000000110
000110	000011000	000011001	000011010	……	000011100	000011101
……	……	……	……	……	……	……
……	……	……	……	……	……	……
000111	000100100	000100000	000100101	……	000100111	000101000
001001	000101011	000101100	000101101	……	000101111	000110000
001010	000110011	000110100	000110101	……	000110111	000111000

2.2 神经网络模型的设计和建立结论

2.2.1 BP神经网络

1、BP神经网络模型的设计

根据样本空间的数据将输入层节点设为380,输出层节点数为117。隐层为6层，各层节点数为500,600,500,400,300,250。传递函数选择对数S型函数和正切S型函数。

BP神经网络的参数设置为精度0.001、学习率0.01、动量因子0.9、学习率增长比1.05、学习率下降比0.7。

随机抽取其中的90个样本为训练数据，选取其中的20个作为测试样本，剩下10个作为训预测的样本。

2、使用Matlab神经网络工具箱搭建BP神经网络

1）读取数据

2）随机产生训练样本、测试样本、和预测样本

temp=randperm(size(NIR,1));

3）数据归一化

[p_train,ps_input]=mapminmax(P_train,0,1);

4）搭建网络

net=newff(p_train,t_train,[500,600,500,400,300,250],{'logsig','tansig','tansig','tansig','tansig','tansig','tansig'},'traingdx')

3、BP神经网络模型训练、测试和预测

1）将90组样本进行训练

net=train(net,p_train,t_train);

2）将20组样本作为测试

t_sim=sim(net,p_test);

3）将10组样本进行预测

Forecast =sim(net,p_Forecast);

2.2.2深度置信网络

1、DBN深度置信网络的设计

根据样本空间的数据，构建一个2个隐层的RBM神经网络，输入有380维，输出有117维，隐层节点数分别为250和150，最后一层使用对数S型函数进行微调。

DBN深度置信网络参数的设置为训练的精度为0.001，RBM的学习率为0.01，RBM的权值和阈值为0，BP神经网络的学习率为0.1。

2、使用Matlab搭建DBN深度置信网络

1）读取数据

2）训练初始化多层神经网络的参数{w}

（1）初始化RBM1，并进行训练

rbm1 = rbm([380，250])；

rbm1 = checkrbmtrain(@rbmtrain,rbm1, p_train,10,0.1);

（2）将RBM1转化为神经网络

net_rbm1 = rbm2nnet(rbm1,'up');

（3）得到下层网络的输入

rbm2 = rbm([250,117]);

按照1 2 3训练RBM2

（4）将RBM得到的结果配置到网络中

net1 = nnet([380,250,150,117],'logsig');

net1.w{1} = net_rbm1.w{1};

net1.w{2} = net_rbm2.w{1};

3、DBN深度置信网络模型训练、测试和预测

1）将90个样本进行训练

net2 = nnetrain(net1,p_train,t_train,1000);

2）测试

[er, bad] = nnetest(net2, p_test ,t_test);

3) 预测

nnetest(net2, p_Forecast);

2.3结果与分析

以藏药诊治文集中的藏药方剂为提取特征的对象，药材和剂量作为输入，药效为输出，分别采用BP神经网络和DBN深度置信网络进行学习。将100个学习样本中90个用作训练样本，其中10个数据作为测试样本，剩下的10个样本做预测。K倍交叉验证法评估模型，BP神经网络和DBN深度置信网络。其测试样本准确率和预测样本准确率如表格5和表格6。

表格5 BP神经网络测试和预测效果

测试集样本准确率	预测样本准确率
1	89.75%	59.88%
2	92.34%	66.42%
3	88.92%	62.33%
4	87.73%	57.87%
5	91.56%	61.44%
平均	90.06%	61.59%

表格6 DBN 深度置信网络测试和预测效果

测试集样本准确率	预测样本准确率
1	92.33%	81.88%
2	94.34%	82.42%
3	96.92%	85.56%
4	97.73%	86.07%
5	94.56%	83.49%
平均	95.18%	83.88%

从表5中可以看出，传统的BP神经网络虽然可以学习藏药方剂样本的特征，但是预测的效果偏低，DBN深度置信网络相比于传统的BP神经网络可以更好的学习方剂的特征，预测的准确度，平均达到83.88%。

在BP和DBN中随机抽取一组样本的预测效果如图5和图6所示。

图 5 BP 藏药药效预测情况

图6 DBN 藏药药效预测情况

从图5和图6得出，BP神经网络的预测效果劣于DBN深度置信网络，且DBN深度置信网络比较准确，但是还达不到完全预测真实藏药功效。

BP神经网络和DBN深度置信网络的训练误差下降比较如图7所示，DBN的网络参数由多层受限玻尔兹曼机训练的，而BP神经网络的网络参数是随机生成，因此DBN的初始误差、训练次数和误差下降速率上明显优于BP神经网络。

图7 BP和DBN误差下降图

本研究中分别采用了BP和DBN两种神经网络模型，对藏药方剂的配伍规律进行了研究，BP神经网络和DBN深度置信网络虽然都能很好的学习藏药方剂的特征，但是DBN深度置信网络对于藏药疗效预测的准确度达到了83.88%，明显优于BP神经网络，DBN深度置信网络结构对于非线性高纬度特征的藏药方剂数据具有良好的特征学习能力和预测能力。另外，由于收集到样本数量和分布上的问题，影响了网络对于方剂特征的提取，因此会对藏药方剂疗效的预测产生一定的影响。

3.结论

通过本研究，神经网络可以学习藏药方剂的特征，同时对配伍规律有一定的预测能力，证明了研究思路的可行性。DBN 是一种深度学习结构，随着样本数据量的增加，将会得到更高的准确率，在藏药方剂配伍规律方面将会有更好的应用前景[12]。针对目前对藏药配伍规律存在的问题，我们可以根据藏药药理改进DBN深度置信网络结构或者构建一种新型的神经网络群结构，降低非线性映射的维度，提高了算法的效率，从而更好的学习藏药方剂的特征，表达方剂和疗效之间的联系。另外藏药方剂的配伍规律只能储存在神经网络结构中，不能通过具体的表达式来反映配伍规律和方剂间相生相克的作用，这也是需要进一步研究和改善的问题。

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作者简介：祁晋东（1997年9月29日），男，神经网络和藏药

通信联系人：肖伟 1974-3-1 男 教授 硕士生导师 主要研究人工智能 目前，在研项目1项，均为涉密项目。以第一作者发表论文8篇，EI已经检索6篇，SCI源刊1篇。以第一主编出版教材一部（十二五规划材），指导大学生创新项目多项，并取得较好的结果. E-mail: xiaowei@utibet.edu.cn