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J-GLOBAL ID：202202280065950425   整理番号：22A1037711

データマイニング技術に基づく漢方薬のプロセスパラメータの最適化に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Optimization of Process Parameters of Traditional Chinese Medicine Based on Data Mining Technology

著者 (7件)： Li Xue (Jilin Ginseng Academy, Changchun University of Chinese Medicine, Jilin, Changchun 130117, China) ,  Yue Hao (Jilin Ginseng Academy, Changchun University of Chinese Medicine, Jilin, Changchun 130117, China) ,  Yin Jinlong (Department of Food Science and Engineering,Jilin Business and Technology College, Jilin, Changchun 130062, China) ,  Song Yan (Department of Clinical Medicine, Changchun University of Chinese Medicine, Jilin, Changchun 130117, China) ,  Yin Jinling (Jilin Haotai Health Industry Development Co., Ltd, Jilin, Changchun 130041, China) ,  Zhu Xinlei (Jilin Haotai Health Industry Development Co., Ltd, Jilin, Changchun 130041, China) ,  Huang Bingchang (Jilin Haotai Health Industry Development Co., Ltd, Jilin, Changchun 130041, China)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データマイニング技術と方法を使用し,プロセスパラメータの複雑性と一意性により製造プロセスパラメータを効果的に最適化した。伝統的漢方薬(TCM)プロセスパラメータのためのデータマイニングベースの最適化方法を,実際の生産において効果的であることが示されているプロセスパラメータのリストと共に提示した。プロセスパラメータの影響因子を解析し,属性重み解析と分類解析アルゴリズムを用いてモデル化した。要求条件を満たすプロセスパラメータの最適化方式を選択し,ある誤差範囲内に落下するデータ記録を選択し,関連知識発見の規則を組み込むことによって,検証のために用例を与えた。サポートベクトル分類アルゴリズムは,アルゴリズム結果が理解できるにもかかわらず,より高い精度を持った。サポートベクトル回帰アルゴリズムは,信頼できるプロセス最適化モデルを開発した。Copyright 2022 Xue Li et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  製造 ,  最適化手法 ,  規則 ,  計算機アルゴリズム ,  モデル ,  一意性 ,  *プロセスパラメータ ,  *漢方製剤 ,  *データマイニング ,  知識発見
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  複雑性 ,  プロセス最適化 ,  サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

引用文献 (30件)：

• L. Li, L. Wang, W. Fan, Y. Jiang, C. Zhang, J. Li, W. Peng, C. Wu, "The application of fermentation technology in traditional Chinese medicine: a review," The American Journal of Chinese Medicine, vol. 48, no. 4, pp. 899-921, 2020.
• Z. Liu, Y. Yao, H. Yu, "Based on data mining and analysis of traditional Chinese medicine in the treatment of diabetic neurogenic bladder medication," China Medical Herald, vol. 18, no. 12, pp. 4, 2021.
• S. Hu, W. Dan, J. Liu, P. Ha, T. Zhou, X. Guo, W. Hou, "The use of traditional Chinese medicine in relieving EGFR-TKI-associated diarrhea based on network pharmacology and data mining," Evidence-based Complementary and Alternative Medicine, vol. 2021, no. 2, pp. 1-16, 2021.
• M. Chen, "Optimization of the technical parameters of Magnolia officinalis, a traditional Chinese medicine feed additive," Feed Research, vol. 44, no. 12, pp. 4, 2021.
• L. Dai, A. Lu, L. L. D. Zhong, G. Zheng, Z. Bian, "Chinese herbal medicine for hyperlipidaemia: a review based on data mining from 1990 to 2016," Current Vascular Pharmacology, vol. 15, no. 3, pp. 520-531, 2017.

タイトルに関連する用語 (5件)： データマイニング技術 ,  漢方薬 ,  プロセスパラメータ ,  最適化 ,  研究