经元的复杂非线性化学模式识别方法.pdf

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1、V 0 1 2 22 0n1 年l】月高等学校化学学报C H E M I C A Ll O U R N A L()FC H I N E S EU N V E R S I T I E S-o 1 18 l38 1 8一类基于模糊神经元的复杂非线性化学模式识别方法程翼宇赵明洁(浙江人学化学工程与生物工程学系，制药_ _ r=程研究所杭州8 1 0 0 2 7摘要针对模式类别边界曲折而模糊的复杂化学模式分类问题，提H 一种化学模式模糊分类方j 走，拜绐出其模棚神经兀分类器设计和网络训练算法使模糊神经元分类器具有学爿功能以一个应用实例检验r 後方法的实效关键词复杂化学模式泌别；模糊模式分类；模糊神经兀

2、分类器中图分类号0 6 5 27文献标识码A文章编号0 2 5 10 7 8 0(2 0 0 1)1 11 8 1 3-0 6在植物药物等许多领域中，天然产物的化学组分与其生物效应问关系的辨识问题极为重要，这不仅与天然产物制品的质量评价标准密切相关，而且制约着天然产物新产品设计与开发的速度辨析天然产物组效关系的根本目的在于揭示其化学组分与生物活性或性能问的相关性由于各组分对天然产物的整体生物活性的影响大小不同组分问交互作用与整合协同作用的关联难以分辨，组效问的模式类别边界相当模糊故在许多情况下即使测取了天然产物的全部化学组成，也决不意味着可由此轻易地解析出它们组效问复杂的非线性映射关系通常经典

3、化学模式识别技术难以辨氓复杂的组分间交互作用及多组分协同作用，因此急需发展一种用以整体揭示天然产物化学组分与生物活性间内在依存关系的计算分析技术，改变以往凭经验摸索建立天然产物质量标准的分散、盲目及不规范的低效状态从而解决天然产物质量评价问题大多数天然产物的组效关系是复杂的化学一生物模式集，模式类别边界曲折而模糊，辨析这类模式关系需要求解复杂的非线性化学模式识别问题，与一般的化学模式识别问题有很大差别为研究建立复杂对象组效关系的整体辨识策略，本文以天然植物留兰香为典型实例，提出一类面向复杂非线性化学模式识别问题求解的模糊神经元分类算法该方法不仅易于利用已有的专家经验，而且具有在线学习功能，学习

4、结果还能以经验的形式给出，物理意义明确，应用十分方便，适用于类别边界模糊的化学模式分类问题，分类准确性明显高于其它化学模式分类方法1模糊模式分类器的结构和分类过程首先，设输入模式，”用维矢量x=k。3 2。，z。6 表示，全体模式被分成k 个模式类，以C，标记【z 1 2，)埘于输入模式J，普通模式分类器将z 划归于某一模式类C，但这种绝对的看法往往很难反映实际情况；模糊分类器则认为r 以一定的程度属于某一个模式类c，其属于程度的大小可以用区问 o，1 上的肛(x)实数来表示：。(x)越大表示模式z 属于C，的程度越大，M(，)：二l 表示模式完全属于C，n(x)=0 表示模式x 完全不属于C

5、。屁然，模糊分类的观点更符合实际情况，通常H(J)称为隶属函数“据此，模式的类别属性可记为：c(j)=：卢l(J)，户2(z)，(x)t 1)模糊模式分类器主要由下式所示的模糊分类规则组成：收 高日期：2 0 0 0 1 03 0基金项目国家重点基础研究发展规划(97 3 计l q 编号0 1 9 9 9 0 5 44 0 5)及国家自然科学基金f 批准号：3 9 8 7 0 9 4 0)资助联系人简介：程翼宇(19 5 8 年生)男博：救授博士生导师，土要从事化学信息学与药物学等研究 万方数据尺“：j fJ I i s-l：“d j s 一-j】dr。j s 4：7 I h e nC 一L“

6、一，f f“。(?一l，2 L)(2)式中一。I)1 j 表示根据规则尺所得的模式对模式类n 的隶属度现举别说n H 模糊模式分类器的汁算步骤设w-=2 L 一3，女=2，模糊分类规则为：R。1：I f f lI sS m a l la n d?i sB i gt h c nC“=o 9，o 2 R：i fJ，i sS m a l la n dj 二i sB i gt h e n(1”一 o 6，0 1 R。：i fj ll，s m a l la n dJ。i sB i gt h e nC“=：o 1 o 9 上述规则中的模糊概念S m a l l(小)、M e d i a n(中)、B“大)

7、分别用模糊集s，M B 表征，相应的隶属函数扎图I 所示从陶1 可见，具有相同名称的摸糊集台列不同的变量与，。H n I 有不同的隶属函数J0i：rS三06j兰u4u202 04 06 u8 00 0“g-M e m b c 吲l j pf u n c t i【n。ff叉设某样本x=-t 0 6 0 1 类别属性汁算步骤为：t 1)分别计算t 和n 对各模糊集台的隶属度在水例中，由同1 得一对模糊集s 的隶属度，()-0 1 7 以及n，(，1)0 7 6 出(r)=O O，S(r：)一0 0 B(f!)二0 7(2)计算样本J 对3 条分类规则的整体隶属度规则尺m 的前提是z，为S m a

8、l l，n 为B 必因此z对规则R”的整体隶属度为见(x)-S C r)小。)=0 0 8 4；同理R!(x)o 5 1 2 及地(，)=0 0(3 j 确定样本，的类别属性步骤(o)表明，对样本盖，规则R m 最为适用，规则R m 次之，而规则R 则完全不适用故可将z 的类别属性取为规则R u 和R 结论部分的加权平均：(7(x)一堕黼笋=o 州2,0 3 7 2 一般地百】设模式z 的第个y 分量。的取值范围为E，=!“，6，：，并取式(2)中的_-1：“为定义住E，上的模糊集合其隶属函数可取为钟型函数或S i g m o i d 型函数为方便起见A：“的隶属函数仍记为o，并取：1，“(，

9、j B(，。)，=O-(，。)(3)其中钟型函数B(0)及其导函数b(o)表示如下：oi fI，1 2片(f)=o 5，2 2 十2i f2 l，I 1(3“jJ (j5，：f f7，f l(3 Jl ri f t I-：d，(“”)一1，(x)：和部分阌络参数随训练次数的变化曲鬲j线其中曲线“，r 及d 分别表示参数口。口：，f l,。和的变化情况由图4 可见，在训练刚开始时，误差函数E 急速减少；当训练到2 0 次时，误差E 逐渐趋于稳定，但模糊分类规则的参数尚有较大幅度的变化；、j 训练到3 0 次左右时，各参数也逐渐稳定可见，模糊模式分类器有训练次数少收敛速度快等优点F i g 4T

10、h et r e n dC U Y V e$o fe r r o rf u n c t i o nEa n ds o m ep a r a m e t e r s将交叉轮序取得的每组6 个检验样本分批输入已训练好的模糊神经元分类器用最大隶属原则确定其等级考核结果表明，全部检验样本组的分类正确率达到1 0 0，表1 列出了其中一组检验样本的分类结果将4 7 个训练样本重新输入模糊模式分类器自检，自检正确率也达到1 0 0 而采用常规神经计算方法时，检验和自检正确率分别在9 2 和9 8 以下这充分说明了本文方法在辨识复杂化学模式类别中的优越性T a b l e1T b ec l a s s i

11、f y i n gr e s u l to ft h et e s ts a m p l e s4 结论在解决复杂化学模式分类问题时，本文方法同其它经典模式分类方法相比，有以下特点：(1)模糊模式分类器采用模糊分类规则的形式，其每个参数均有明确的物理意义罔而把已有的专家经验转换成模糊分类规则相当方便(2)困模糊模式分类器的参数有明确的物理意义，所姒很容易根据训练样本为参数选一个较优的初始值从而可大大减少训练时问，且一般都能达到最优点(3)由于采用了系统聚类法进行模糊分类规则初始化即在提取分类规则时已经考虑了样本模式 万方数据3 lS高等学校化学学报V 0 1 2：的空间分佰情况。因此横糊模式分

12、类器刈模式特征提取的要求不高如主成分分析等常规方法已能满娃要求而普通神经网络因其参数没有明确意义。在栩始化阶段无法表达样本模式的空间分布信息，当J 日f iJ I I 练的样本模式不能很好地反映模式特征信息时就难以获得良好的分类效果(1)训l 练后得到的模糊模式分类器结构简甲，如本文实例中的模糊模式分类器仪包含1 2 条模糊分类规则，围而使用很方便(5 j 由于采用模糊神经网络构建分类器，故隶属函数等模糊分类器参数可通过学习训练正确地自动扶玻在对复杂化学模式进行模糊分类时计算简单，分类效果良好，有较大的实用价值参考文献J 1 n l e、(3 c z d e k，s l k”KP a lF u

13、 z z yM o d d Hl o tf3 a cr nR J gn l l。n iM ，N e wY o r k；I E E EP r e s s 191 i 2：j 卅1AK D I l sRLA l g o r l t h m ef o rC l u s l e r l n gD a t a f M 7 E n g l e w o *dC l l f s N JP r e n t l c e-H a l l I9 8 85Z H、(1 M g 如f 世叫沽)C H E N GY i-h l 理翼字)H E N W e JZ h e(阵彤浙)，A c t a(f i m i e 9s】胁

14、a f 他学学j )n】2 0 0 5 9(e0 l!8J iA7 F y p eo fF u z z yC I a s s i f i c a t i o nN e u r a lN e t w o r k sf o rC o m p l e xN o n l i n e a rC h e m i c a lP a t t e r nR e c o g n i t i o nC H E N GY i Y u，Z H A OM i n g J i eD lp“。，rC 6 e：i t“fE，刖州P r i n g8B i o e n g b l e e r i n g n s t i t t

15、t t ef l，P h a r m a c e u t i c a lE i l g i n c e r i n gZ 一e j h m gr H e r j i t 3-I l a n g z h o u3 1 0 0 2 7 C h i n a)A b s t r a c tF o rat y p eo fc l a s s i f i c a t i o np r o b l e m so fc o m p l e xc h e m i c a lp a t t e r n s，i nw h i c ht h ee d g e sb e t w e e np a t t e r nc

16、l a s s e sa r cr a t h e ri r r e g u l a ro ri l ld e f i n e d an e wf u z z yc o m p u t i n gm e t h o df o rc h e m i c a lp a t t e r nc l a s s i f i c a t i o ni sp r o p o s e d T h en e wm e t h o dw a sr e a l i z e dw i t haf u z z yn e u r a ln e t w o r k A na l g o r i t h mf o rtr a

17、 i n i n gt h ef u z z yn e u r a ln e l w o r k s w h i c hm a k e st h ef u z z yp a t t e r nc l a s s i f i e rh a st h ea b i l i t yo fl e a r n i n gf r o me x a m p l e s i sg i、e n A ne x a m p l eo fc l a s s i f y i n gc o m p l e xc h e m i c a lp a t t e r nw a su s e dt ov e r i f yt h

18、 ee f f i c i e n c yo ft h en e wm e t h o d K e y w o r d sC o m p l e xc h e m i c a lp a t t e r nr e c o g n i t i o n；F u z z yp a t t e r nc l a s s i f i c a t i o n；F u z z yn e u r a lc l a s s i f i e r(E d K，G)关于举办第8 届全国电分析化学学术会议的通知受中国化学会和中国仪器仪表学会的委托山西北师范夫学承办的第8 届令国电分析化学学术会i 义将于2 0 0 2 年

19、j9 月(具体时问蒋定)在兰卅l 召升。现将会议有关事宜通知如下：一、会议主题：讨沦2 l 世纪电分析化学最新发展前景。二、金议内容：f 1)伏安法、设谱与拙谱催化波；(2)电化学传感器及电化学免疫分析；(3)化学修饰电救与微电设：(4 1 电位法驶其与电化学分析技术，(5)电分析化学联用技术；(6)纳米电化学；(7)电分析化学仪器的新发展及直用：t 8)其它，二、征士要求：沦文必须用W o r d2 0 0 0(9 7)排版保存为*D o e 文什。奉次含i 义由尝名分析化学家、第三世界科学院院士、中国科学院院士汪尔康先生担任人会主席西北师范大学化事比r 学院教授卢小泉博士担任大会秘书长。欲

20、参加会议者请与卢小泉同志联系。会议筹备联系人：卢小泉教授，通讯地址兰州市西北帅范大学化学化工学院联系电话：(,9 3 1 7 9 7 1 27 t l()，0 9 3 I79 7 3 0 3 6(H)C甜w龟加础_ 三玛L：a编皿邮E 万方数据一类基于模糊神经元的复杂非线性化学模式识别方法一类基于模糊神经元的复杂非线性化学模式识别方法作者：程翼宇，赵明洁作者单位：浙江大学化学工程与生物工程学系、制药工程研究所,杭州,310027刊名：高等学校化学学报英文刊名：CHEMICAL JOURNAL OF CHINESE UNIVERSITIES年，卷(期)：2001，22(11)被引用次数：7次 参

21、考文献(3条)参考文献(3条)1.James C Bezdek.Sankar K Pal Fuzzy Models for pattern Recognition 19922.Jain A K.Dubes R C Algorithms for Clustering Data 19883.赵明洁.程翼宇.陈慰浙 查看详情期刊论文-化学学报 2001(06)引证文献(7条)引证文献(7条)1.聂磊.曹进.罗国安.王义明 中药指纹图谱相似度评价方法的比较期刊论文-中成药 2005(3)2.范骁辉 药物及代谢组分析信息学基础研究学位论文博士 20053.刘雪松 中药的近红外光谱计算分析方法学研究学位论文博士 20054.聂磊.罗国安.曹进.王义明 中药二维信息指纹图谱模式识别期刊论文-药学学报 2004(2)5.程翼宇.范骁辉.瞿海斌 论建立与发展中药信息学期刊论文-中国中医药信息杂志 2003(2)6.王毅.程翼宇 中药组效关系辨识方法学与计算理论研究思路与策略期刊论文-中国天然药物 2003(3)7.陈闽军.瞿海斌.程翼宇 一类用化学指纹特征鉴别中药材真伪的方法期刊论文-高等学校化学学报 2003(12)本文链接：http:/