换一批基于鲸鱼算法优化反向传播神经网络的中药安慰剂溶液颜色模拟处方预测
Prediction of color simulation prescription for traditional Chinese medicine placebo solution based on whale algorithm-optimized back propagation neural network
摘要作为特定对象的模拟制剂,中药安慰剂研制过程中的颜色模拟既是重点又是难点.传统用大量试验进行处方筛选以及规律探索的方式,费时费力,因此颜色模拟处方的准确预测是中药安慰剂研制的方向.该文以图像法结合Matlab软件对安慰剂的颜色模拟处方进行高效精准预测.首先,针对中药安慰剂溶液,拍摄成像后通过Photoshop软件对图像的L?a?b?、RGB、HSV和CMYK 13 个色度空间值进行提取,并对其进行相关性分析和归一化处理后构建 13×9×3 的反向传播(back propagation,BP)神经网络模型,随后利用鲸鱼算法(whale optimization algorithm,WOA)对初始权值和阈值进行优化,最后对优化后的WOA-BP神经网络进行 3 类代表性实例验证.通过训练预测结果可得,相比BP神经网络,WOA-BP神经网络能较好地对安慰剂色素配比进行预测,训练、验证、测试和全部的相关系数分别为 0.95、0.87、0.95 和 0.95,接近 1;各误差值均有所降低,最高可降低 99.83%,3 组实例验证的色差结果ΔE均小于 3,进一步证实了WOA-BP神经网络的准确性与实用性.
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关键词
中药安慰剂颜色模拟反向传播(BP)神经网络色度空间值鲸鱼算法traditional Chinese medicine(TCM)placebocolor simulationback propagation(BP)neural networkchromaticity space valueswhale algorithm
栏目名称
DOI
10.19540/j.cnki.cjcmm.20240423.301
发布时间
2024-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
上海市卫健委科研基金项目（201940296）
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