[发明专利]一种基于最大信息熵和改进的独立性权系数法的中药材品质区划模型

摘要

一种基于最大信息熵和改进的独立性权系数法的中药材品质区划模型，解决了中药材资源区划从生长适宜性区划到品质区划的升级，该模型基于中药材采样、品质成分信息和多类别的生态因子数据集，先利用最大信息熵模型计算出生态适宜性分布图，利用正态分布理论划分出适宜等级；再利用改进的独立性权系数法建立中药材区划品质预测模型，利用该模型计算品质区划分布图；最后提取出“适宜区”和“最适宜区”区域内的品质区划结果，得到品质区划最终结果。此研究可为中药材种植产业的健康、可持续发展提供基础数据和信息。

主权项

一种基于最大信息熵和改进的独立性权系数法的中药材品质区划模型，其特征是基于中药材采样、品质成分信息和多类别的生态因子数据集，先利用最大信息熵模型计算出生态适宜性分布图，利用正态分布理论划分出适宜等级；再利用改进的独立性权系数法建立中药材区划品质预测模型，利用该模型计算品质区划分布图；最后提取出“适宜区”和“最适宜区”区域内的品质区划结果，得到品质区划最终结果。该模型包括如下步骤：步骤一：从中药材生长和品质相关的生态因子中筛选出相关度不高(相关系数R＜0.8)的因子。全部的生态因子涵盖气候(气温、降水、日照时长)、土壤、地形、植被类型、综合气象指数5个类别，共74个。步骤二：使用最大信息熵模型进行生长适宜性区划。利用中药材资源的采样点和筛选得到生态因子集，使用最大信息熵模型计算得到中药材分布的适宜度分布图。步骤三：利用正态分布理论对适宜度分布图进行分类。先在采样点处提取生态适宜度值，再计算这些值的标准差σ和平均值μ，按照正态分布的理论，选择μ‑σ作为阈值，区分“不适宜区”和“适宜区”，选择μ+0.5σ作为阈值，区分“适宜区”和“最适宜区”。步骤四：基于改进的独立性权系数法进行品质区划。计算中药材成分与筛选得到生态因子集之间相关系数，按照从大到小的顺序选择相关系数R≥0.6的4个因子，采用改进的独立性权系数法建立中药材品质预测模型，并用均方根误差(root mean square error，RMSE)进行精度检验。利用该模型进行计算品质区划分布图。步骤五：综合利用生长适宜度分布图和品质区划分布图，计算“适宜区”和“最适宜区”的品质区划分布图，得到品质区划结果。