最近的机器学习趋势应用于药用植物的多源数据
Yanying Zhang1,2, Yuanzhong Wang1
1Medicinal Plants Research Institute, Yunnan Academy of Agricultural Sciences, Kunming, 650200, China.
Journal of pharmaceutical analysis
|January 15, 2024
概括
机器学习和多源数据分析可以加强药用植物的质量控制,打击欺诈和确保消费者安全. 这种方法支持开发和利用有价值的传统疗法.
科学领域:
- 综合医学是一个整体的医学.
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 药理学是指药理学,即药理学是指药理学.
背景情况:
- 药用植物在全球传统和民族医学中至关重要.
- 在COVID-19大流行期间,中国传统医学的疗效提高了全球的兴趣.
- 对药用植物的需求不断增加,推动了伪造和伪造等欺诈活动.
研究的目的:
- 审查用于药用植物数据分析的机器学习算法.
- 讨论这些算法在评估药用植物质量的应用.
- 探索人工智能驱动的解决方案,以确保药用植物的真实性和有效性.
主要方法:
- 复习常见的机器学习算法.
- 对与药用植物有关的多来源数据的分析.
- 整合机器学习与数据分析进行质量评估.
主要成果:
- 机器学习算法可以有效地从各种药用植物数据源中提取信息.
- 将机器学习与多源数据分析相结合,使全面的质量评估成为可能.
- 这种综合方法为识别伪造或假冒产品提供了可靠的方法.
结论:
- 机器学习和多源数据分析为确保药用植物质量提供了强大的工具.
- 这些技术可以打击欺诈,保护消费者,并支持药用植物的合法使用.
- 这些发现为推进药用植物资源的开发和应用铺平了道路.
