基于自组织特征映射神经网络的金银花分类研究*

申明金

(川北医学院化学教研室，四川南充 637000 )

现代医学证明，微量元素对人体健康、生长发育和疾病防治有密切关系，中药药用价值与其富含的微量元素有直接的关系。而中药材生产的地域性较强，药物质量、疗效、微量元素含量及分布与药材的品种、产地密切相关[1–2]。

金银花为忍冬科植物忍冬的干燥花蕾或初开的花，具有清热解毒、凉散风热之功效。我国金银花资源丰富，在全国各地都有分布，传统以河南和山东为道地产区。由于我国地域辽阔，金银花产地不一，品种繁多，金银花的质量鉴别十分重要。金银花常用的鉴别手段除外观鉴定之外还常用聚类分析等化学模式识别方法。笔者以各地产金银花中微量元素含量为指标，用人工神经网络中的自组织特征映射(Self-Organizing Feature Map，SOM)网络对不同产地的金银花进行分类，结果令人满意。

1 SOM网络简介

SOM网络[3–5]是由芬兰赫尔辛基大学神经网络专家Kohonen教授于1981年提出的竞争式神经网络。SOM网络结构如图1所示。

从图1可以看出，SOM网络只有输入层和输出层，且两层之间为完全连接。设输入矢量的维数为n维，则输入层有n个节点；输出层由m个神经元组成二维平面阵列；输入层与输出层各神经元之间完全连接，设连接权重向量为Wij，其中i表示输入层第i个节点，j表示输出层第j个节点。输入层节点并不对输入矢量X进行处理，它只是把输入矢量的各个分量经过连接权传送到输出层，激发输出层各个神经元之间的竞争，因此输出层内的每个神经元与其邻域连接，此连接是相互激励的关系，训练后输出层不同节点代表不同的分类模式。……